Qualité de la relation mère-enfant en contexte de violence conjugale : analyse des écarts de points de vue entre la mère et lâenfant
Bibliographic record
Abstract
La relation mère-enfant est une variable déterminante de l’adaptation de l’enfant exposé à la violence conjugale. Toutefois, les rares études qui analysent simultanément le point de vue de la mère et celui de l’enfant au sujet de la qualité de leur relation révèlent peu de\nliens entre eux. La présente étude vise à identifier les variables associées à l’écart dans l’évaluation que la mère et l’enfant victimes de violence conjugale font de la qualité de leur relation. Au total, 117 mères victimes de violence conjugale et leur enfant âgé entre 8 et 12 ans ont participé à l’étude. Conformément aux hypothèses, plusieurs variables déjà liées à la qualité de la relation mère-enfant en contexte de violence conjugale sont associées aux différences de points de vue. C’est le cas pour les troubles extériorisés de\nl’enfant, son degré de parentification, la détresse de la mère et les troubles intériorisés de l’enfant. En revanche, l’intensité de la violence conjugale, la présence d’abus physique et le sexe de l’enfant ne prédisent pas de manière significative les écarts de point de vue\nentre la mère et l’enfant. La discussion montre l’intérêt de prendre en compte non\nseulement le point de vue de la mère et celui de l’enfant à propos de leur relation mais également leurs écarts de point de vue et les facteurs qui y contribuent.
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 | 0.005 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".