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Enregistrement W1938055242 · doi:10.1111/j.1539-6924.2010.01538.x

Risk‐Taking and the Media

2010· review· en· W1938055242 sur OpenAlexaff
Peter Fischer, Evelyn Vingilis, Tobias Greitemeyer, Claudia Vogrincic

Notice bibliographique

RevueRisk Analysis · 2010
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAdventure Sports and Sensation Seeking
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Variety (cybernetics)AdvertisingPsychologyMedia coverageSocial psychologyHuman factors and ergonomicsMedia contentVideo gameContent analysisPoison controlCognitionNews mediaSociologyBusinessComputer scienceMedia studiesMultimediaHistoryEnvironmental healthMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, media formats with risk-glorifying content, such as video games that simulate illegal street racing ("bang and crash" games), films about extreme sports, and risky stunts have emerged as top sellers of the media industry. A variety of recent studies conducted by several researchers revealed that exposure to risk-glorifying media content (e.g., video games that simulate reckless driving, smoking and drinking in movies, or depictions that glorify extreme sports) increases the likelihood that recipients will show increased levels of risk-taking inclinations and behaviors. The present article (1) reviews the latest research on the detrimental impact of risk-glorifying media on risk-taking inclinations (cognitions, emotions, behaviors), (2) puts these findings in the theoretical context of recent sociocognitive models on media effects, and (3) makes suggestions to science and policymakers on how to deal with these effects in the future.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,327 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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