Étude sur des facteurs de médiation entre le rejet maternel et les comportements des enfants
Bibliographic record
Abstract
Cette étude visait à déterminer si la régulation émotionnelle et l’empathie de l’enfant revêtent une fonction médiatrice entre le rejet maternel et les comportements de l’enfant. Des données ont été recueillies auprès d’un échantillon de 103 dyades mères-enfants (49 garçons et 54 filles âgés de 6 à 13 ans) recrutées dans trois écoles primaires et issues de familles majoritairement francophones. Les enfants et leur mère ont rempli des questionnaires afin de documenter le rejet et l’acceptation maternelle perçus par les enfants, leur régulation émotionnelle, leur empathie et leurs comportements prosociaux et antisociaux. Quatre modèles de médiation ont été testés par l’entremise du programme PROCESS (Hayes, 2013). Une technique de ré-échantillonnage à 10000 itérations a permis de déterminer que le rejet maternel était indirectement lié aux comportements prosociaux et antisociaux des enfants par l’entremise de la manière dont ils gèrent leurs émotions. En revanche, le rejet maternel n’apparaît pas indirectement lié aux comportements des enfants par l’entremise de leur empathie. Des études ultérieures utilisant un échantillon plus large et une mesure plus concrète de l’empathie sont nécessaires.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.011 | 0.040 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".