MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1951134092 · doi:10.1111/j.1467-9507.2009.00552.x

Relations between Theory of Mind and Indirect and Physical Aggression in Kindergarten: Evidence of the Moderating Role of Prosocial Behaviors

2009· article· en· W1951134092 sur OpenAlexaffabout
Annie Renouf, Mara Brendgen, Sophie Parent, Frank Vitaro, Philip David Zelazo, Michel Boivin, Ginette Dionne, Richard E. Tremblay, Daniel Pérusse, Jean R. Séguin

Notice bibliographique

RevueSocial Development · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProsocial behaviorAggressionPsychologyDevelopmental psychologyContext (archaeology)Theory of mindVocabularyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The present study examined the association between theory of mind and indirect versus physical aggression, as well as the potential moderating role of prosocial behavior in this context. Participants were 399 twins and singletons drawn from two longitudinal studies in Canada. At five years of age, children completed a theory of mind task and a receptive vocabulary task. A year later, teachers evaluated children's indirect and physical aggression and prosocial behavior. Indirect aggression was significantly and positively associated with theory of mind skills, but only in children with average or low levels of prosocial behavior. Physical aggression was negatively associated with prosocial behavior but not with theory of mind. Each analysis included gender, receptive vocabulary, and the respective other subtype of aggression as control variables. These results did not differ between girls and boys or between twins and singletons. Theoretical and clinical implications of these findings 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations96
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSocial DevelopmentMême sujetBullying, Victimization, and AggressionTravaux en français237 207