Étude des propriétés psychométriques du Questionnaire d’attachement au chien chez l’enfant
Bibliographic record
Abstract
Résumé Introduction L’attachement sécurisant aux figures de soin est reconnu comme facilitant le développement socioaffectif des enfants. Des études suggèrent que, chez les adultes, un chien de compagnie peut constituer une figure d’attachement, caractérisée par quatre dimensions distinctives d’une relation d’attachement (recherche de proximité, havre de paix, détresse face à la séparation, base de sécurité). Objectif La présente étude vise la validation d’un questionnaire d’attachement au chien de compagnie chez l’enfant (QAC-E) tenant compte de ces quatre dimensions. Méthode Un échantillon de 433 parents (94,5 % de mères) d’enfants de 4 à 7 ans a répondu en ligne au QAC-E et à divers questionnaires évaluant le lien au chien et le développement socioaffectif de l’enfant. Résultats Des analyses factorielles exploratoires ont révélé une structure à deux facteurs du QAC-E (recherche de proximité/détresse à la séparation, base de sécurité), chacun présentant une bonne cohérence interne. Les scores au QAC-E sont fortement corrélés au Short Attachment to Pet Scale indiquant une bonne validité de convergence. Des corrélations sont observées entre le QAC-E et les mesures d’empathie, de théorie de l’esprit et de régulation émotionnelle, dont la plupart demeurent significatives en contrôlant les capacités parentales de fonction réflexive. Conclusion Un plus grand attachement au chien chez l’enfant pourrait jouer un rôle positif dans son développement socioaffectif, au-delà des habiletés parentales à faciliter ce développement.
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 | 0.006 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".