Who is afraid of math? Two sources of genetic variance for mathematical anxiety
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emerging work suggests that academic achievement may be influenced by the management of affect as well as through efficient information processing of task demands. In particular, mathematical anxiety has attracted recent attention because of its damaging psychological effects and potential associations with mathematical problem solving and achievement. This study investigated the genetic and environmental factors contributing to the observed differences in the anxiety people feel when confronted with mathematical tasks. In addition, the genetic and environmental mechanisms that link mathematical anxiety with math cognition and general anxiety were also explored. METHODS: Univariate and multivariate quantitative genetic models were conducted in a sample of 514 12-year-old twin siblings. RESULTS: Genetic factors accounted for roughly 40% of the variation in mathematical anxiety, with the remaining being accounted for by child-specific environmental factors. Multivariate genetic analyses suggested that mathematical anxiety was influenced by the genetic and nonfamilial environmental risk factors associated with general anxiety and additional independent genetic influences associated with math-based problem solving. CONCLUSIONS: The development of mathematical anxiety may involve not only exposure to negative experiences with mathematics, but also likely involves genetic risks related to both anxiety and math cognition. These results suggest that integrating cognitive and affective domains may be particularly important for mathematics and may extend to other areas of academic achievement.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle