Bibliographic record
Abstract
본 연구는 어머니의 결혼만족도와 유아의 또래 상호작용 관계에서 가족 상호작용의 매개효과를 확인하는데 목적이 있다. 이를 위해 육아정책연구소에서 실시한 한국아동패널의 2014년 자료에서 만6세 자녀를 둔 어머니 1158명의 응답을 분석하였다. 본 연구의 결과 첫째, 어머니의 결혼만족도는 가족상호작용에 직접적으로 유의한 영향을 미치고 가족상호작용은 유아의 또래상호작용에 직접적인 유의한 영향을 미친다. 어머니의 결혼만족도는 또래상호작용에 직접적인 영향이 없었다. 둘째, 어머니의 결혼만족도는 가족상호작용을 통해 유아의 또래상호작용에 간접적으로 유의한 영향을 주며 그 매개효과의 유의성을 검증하였다. 즉, 어머니의 결혼만족도가 높을수록 가족상호작용이 높아져 교육기관에서 유아의 또래상호작용에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 같은 연구결과는 가족상호작용의 중요성을 확인하고 어머니가 지각하는 결혼만족도가 가족 간의 상호작용과 같은 환경·정서적 양육요인을 통해 유아의 또래 상호작용에 영향을 미침을 확인한 것에 그 의의가 있다.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.002 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".