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Enregistrement W2033199727 · doi:10.1080/00221325.2012.685991

Children's Trait and Emotion Attributions in Socially Ambiguous and Unambiguous Situations

2013· article· en· W2033199727 sur OpenAlexafffund
Janet J. Boseovski, Candace Lapan, Sandra Bosacki

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Genetic Psychology · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesBrock University
Mots-clésAttributionPsychologyTraitPersonalitySocial psychologyPsychosocialDevelopmental psychologyCompetence (human resources)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Children's attributions about story characters in ambiguous and unambiguous social situations were assessed. One hundred and forty-four 6-7-year-olds and 10-11-year-olds heard about actors who slighted a recipient intentionally or for an undetermined reason and then made causal attributions about the events, an emotion attribution about the recipient, and global personality attributions about the actors and recipient. Relations between perceived self-competence and attribution style were also assessed. Participants were more likely to make negative causal attributions in the unambiguous condition and with increasing age. Older girls and younger boys were more likely than other groups to attribute negative emotions to the recipient. Overall, participants perceived recipients positively and actors negatively. Perceived self-competence was positively correlated with actor attributions, although these differed by age and gender. Implications for children's psychosocial adjustment 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 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 enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil0,471

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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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