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Record W2113738762 · doi:10.1080/00207590143000027

La socialisation des émotions chez le nourrisson: le rôle des expressions faciales contingentes des mères

2001· article· fr· W2113738762 on OpenAlexaff
Élène Léveillé, Louise Cossette, Isabelle Blanchette, Martine Gaudreau

Bibliographic record

VenueInternational Journal of Psychology · 2001
Typearticle
Languagefr
FieldNeuroscience
TopicFace Recognition and Perception
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsPsychologyHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Bien que l'on prête aux réponses contingentes des mères un rôle capital dans la socialisation des émotions du nourrisson, on possède, en fait, bien peu de données empiriques sur ces réponses. La présente étude comporte deux volets. Le premier consiste à décrire les expressions faciales que produisent les mères en réponse aux expressions faciales d'émotion de leur nourrisson. Le second a pour objectif d'évaluer l'impact des réponses faciales contingentes des mères sur les expressions d'émotion de leur nourrisson. Au total, 34 nourrissons et leur mère participent à quatre épisodes d'interaction face à face au cours de la première année. Leurs expressions faciales sont encodées à l'aide du système Max. Les résultats montrent qu'une large proportion des expressions faciales des mères se produisent dans un délai d'une seconde ou moins suivant l'apparition d'une nouvelle expression chez leur nourrisson. Les expressions faciales d'émotion des nourrissons sont donc non seulement suffisantes (réactivité) pour susciter des expressions faciales chez leur mère, elles sont également nécessaires (dépendance). Bien que les mères répondent de façon contingente à la plupart des expressions faciales d'émotion de leur nourrisson, leurs réponses varient selon le type d'expression faciale de leur nourrisson. On note, enfin, quelques liens entre les réponses contingentes des mères à un et deux mois et les expressions d'émotion de leur nourrisson à six et neuf mois.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.644
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.124
GPT teacher head0.407
Teacher spread0.283 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations7
Published2001
Admission routes1
Has abstractyes

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