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Enregistrement W1578950906 · doi:10.1111/j.1467-9507.2009.00559.x

The Judge Specificity of Evaluations of Youth Social Behavior: The Case of Peer Provocation

2009· article· en· W1578950906 sur OpenAlexaff
Melanie A. Dirks, Teresa A. Treat, V. Robin Weersing

Notice bibliographique

RevueSocial Development · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAggressionProvocation testDevelopmental psychologyAssertivenessSocial competenceCompetence (human resources)Peer groupSocial psychologySocial skillsIntervention (counseling)Social change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Increasingly, theorists have suggested that social competence is an evaluative construct that will vary as a function of who is judging behavior. This study examined how two key groups in children's social environments—peers (N = 663, age range = 10.83–15.25 years) and teachers (N = 49)—rated the effectiveness of different behaviors generated by youth in response to physical, verbal, and relational provocation by peers. Results indicated that youth evaluated aggressive responses as more effective than teachers whereas teachers evaluated seeking an explanation as more effective than youth. Both groups judged responses combining assertive and aggressive elements to be more effective than ‘pure’ aggression. Implications for measurement and intervention models of social competence are discussed.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations30
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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