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Enregistrement W1997223392 · doi:10.1177/0093854800027003004

Moral Intelligence in a Sample of Incarcerated Females

2000· article· en· W1997223392 sur OpenAlexaff
Margo C. Watt, SILVIA FRAUSIN, Jeannette L. Dixon, SANDRA NIMMO

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensMinistry of Community Safety and Correctional ServicesSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySocializationEmpathySample (material)Scale (ratio)Clinical psychologyRecidivismSocial psychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated moral intelligence in a sample of 22 incarcerated females, comparing their performance to that of 20 incarcerated males and to a community sample of 23 women. Volunteers completed four self-report measures, including a demographics measure, Adult Nowicki-Strickland Internal-External Control Scale, Hogan Empathy Scale, and the Socialization, Responsibility, and Self-Control subscales of the California Psychological Inventory, plus three moral dilemmas. The main findings were as follows: (a) With respect to moral character, female inmates more closely resembled their male counterparts than they did the community women; (b) with respect to moral reasoning, female inmates were more apt to embrace an ethic of care versus justice than either of the other two groups; (c) discriminant function analysis revealed that the three groups were best distinguished by their scores on the socialization measure; and (d) females convicted of violent offenses had higher self-control scores than did other participants.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,803
Score d'incertitude au seuil0,550

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,231
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,125 · 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.

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

Citations18
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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