L’attachement père-enfant et l’engagement paternel : deux concepts centraux pour mieux prédire le développement de l’enfant
Bibliographic record
Abstract
Jusqu’à maintenant l’attachement père-enfant et l’engagement paternel sont demeurés deux domaines d’études séparés l’un de l’autre. Grâce aux recherches sur l’attachement au père on sait maintenant que tout comme la mère il est une figure importante pour l’enfant. Toutefois on connait moins ce qui prédit la qualité de l’attachement père-enfant. Les mesures actuelles en attachement ne permettent pas non plus de rendre compte de l’impact de l’attachement au père sur le développement de l’enfant. Ces mesures ont été validées auprès de mères et elles sont surtout axées sur le comportement de l’enfant en cas de détresse. Or, avec la littérature sur l’engagement paternel, on voit que le père est davantage une figure d’ouverture au monde pour l’enfant qu’une figure de réconfort. Selon plusieurs, l’attachement au père se formerait donc différemment de l’attachement à la mère. Il reste que l’engagement des pères a beaucoup changé dans les dernières années. Il se différencie de moins en moins de l’engagement des mères. Et on ne sait pas encore si cet engagement à la hausse modifie la formation du lien d’attachement, si les pères deviennent comme les mères des figures de réconfort. Les auteurs suggèrent de tenir compte dans les futures études de l’engagement paternel en même temps que l’attachement père-enfant afin de mieux comprendre comment se forme le lien et afin de mieux prédire le développement socio-affectif de l’enfant.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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".