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Enregistrement W1511457343 · doi:10.1111/sode.12090

Children's Beliefs About Self‐disclosure to Friends Regarding Academic Achievement

2014· article· en· W1511457343 sur OpenAlexaff
Zhenxin Zhang, Gail D. Heyman, Genyue Fu, Di Zhang, Yue Yang, Kang Lee

Notice bibliographique

RevueSocial Development · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesZhejiang UniversityZhejiang Normal UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPsychologyValence (chemistry)Self-disclosureEmotional valenceDevelopmental psychologySocial psychologyCognitionClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Self‐disclosure to friends is a potentially useful way for children to pursue a range of desired goals. Here we examined reasoning about the appropriateness of disclosing one's own academic outcomes in a sample of 7‐, 9‐, 11‐, 13‐, and 15‐year‐old C hinese participants ( N = 150). The valence of (1) the outcomes to be disclosed and (2) the corresponding outcomes for the potential audience for the disclosure was manipulated factorially, and participants judged whether disclosure was advisable and explained their responses. Disclosure was seen as more appropriate under valence‐matching conditions than valence‐mismatching conditions. How participants judged each type of disclosure under valence‐mismatching conditions varied as a function of participant age: As compared with younger participants, older participants considered disclosure of weak performance to a stronger performer more acceptable and disclosure of strong performance to a weaker performer less acceptable. These findings suggest that older children are more likely than younger children to appreciate that self‐disclosing positive performance outcomes can bring social costs, and that self‐disclosing negative performance outcomes can bring social benefits.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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