Does Aggressive Trait Induce Implicit Aggression among College Students? Priming Effect of Violent Stimuli and Aggressive Words
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the study was to examine the priming effect of exposure to violent pictures on implicitaggression in a sample of 94 Chinese college students, and to verify the validity of General Aggression Model(GAM) and Cognitive New-association Model (CNM). Violent and nonviolent pictures, as well as aggressiveand nonaggressive words, were used as primes to explore the relationship between violent stimuli and implicitaggression of college students by employing modified Go-Nogo task. The results suggested that the primingeffect of exposure to violent pictures on participants was obvious, and that brief exposure to violent picturesincreased implicit aggression. Repeated measures analysis of variance (ANOVA) found that interaction betweenstimuli type (violent vs. nonviolent) and target word (aggressive vs. nonaggressive) was significant, implyingthat violent stimuli primed implicit aggression among college students. Further simple effect analysis showedthat implicit aggression was significantly primed by violent stimuli for participants with high aggressiveness(HA) and moderate aggressiveness (MA), but not for participants with low aggressiveness (LA). This resultshould be cautiously explained that only implicit aggression of college students with HA and MA wassignificantly primed by violent stimuli.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».