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Enregistrement W2038816041 · doi:10.1037/ebs0000038

Young flames: The effects of childhood exposure to fire on adult attitudes.

2015· article· en· W2038816041 sur OpenAlexfundno aff
Damian R. Murray, Daniel M. T. Fessler, Gwen Lupfer

Notice bibliographique

RevueEvolutionary Behavioral Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyCognitionDevelopmental psychologyAssociation (psychology)Social psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Successful use of fire has been essential to survival throughout the majority of human historyan environmental pressure that may have led to cognitive mechanisms dedicated to attaining mastery of fire manipulation and control.Concordant with this hypothesis is the fact that, despite its inherent danger, the frivolous use of fire remains firmly embedded within modern societies; conversely, in societies where fire is used for utilitarian purposes, ethnographic reports suggest that fire is considered mundane.The Exposure Hypothesis holds that the attraction to fire in modern societies is due to the lack of adequate exposure to fire throughout childhood.Two studies-comprising North American samples that have had significantly different levels of exposure to fire-investigated the relationship between frequency of exposure to fire throughout childhood and psychological associations with fire.Psychological associations with fire were overwhelmingly positive in both samples.Study 1 found no significant association between childhood fire exposure and positive affective associations with fire.Using a more sophisticated measurement tool and in a more rural sample, Study 2 found that, contrary to the Exposure Hypothesis, more frequent exposure to fire in childhood was associated with more positive psychological associations with fire.Potential reasons for the discrepancies between these results and earlier ethnographic reports, and their potential implications, 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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,481

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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