La sécurité et la désorganisation de l’attachement dans les familles maltraitantes et à risque élevé : une série de méta-analyses
Bibliographic record
Abstract
La présente série de méta-analyses examine l’effet différentiel de la maltraitance et de divers risques socio-économiques sur la sécurité et la désorganisation de l’attachement. Cinquante-cinq études avec 4792 enfants ont été trouvées, pour un total de 59 échantillons d’enfants non maltraités à risque élevé (n = 4336) et 10 échantillons d’enfants maltraités (n = 456). Nous avons testé si les proportions d’enfants ayant un attachement sécurisant versus insécurisant (évitant, ambivalent et désorganisé) et organisé versus désorganisé varient selon divers indicateurs de risque. Les résultats ont montré que les enfants vivant dans des conditions de risques élevés (incluant les études sur la maltraitance) sont moins nombreux à présenter un attachement sécurisant (d = 0,67) et plus nombreux à présenter un attachement désorganisé (d = 0,77) que les enfants vivant dans des familles à faible risque. Des tailles d’effets élevés ont été trouvées pour le groupe d’études portant sur la maltraitance : les enfants maltraités sont moins enclins à présenter un attachement sécurisant (d = 2,10) et plus à risque de présenter un attachement désorganisé (d = 2,19) que les autres enfants issus de familles à risque élevé (d = 0,48 et d = 0,48, respectivement). Cependant, les enfants exposés à cinq facteurs de risque socio-économique (k = 8 études ; d = 1,20) ne se sont pas montrés significativement moins à risque de présenter un attachement désorganisé que les enfants maltraités. Dans l’ensemble, ces méta-analyses montrent l’effet destructeur de la maltraitance sur la sécurité et la désorganisation de l’attachement, mais l’accumulation de risques socio-économiques apparaît autant dommageable sur la désorganisation de l’attachement.
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 | 0.015 | 0.038 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.007 | 0.036 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".