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Enregistrement W2039655699 · doi:10.1080/00221325.2011.614650

Aggressive and Nonaggressive Children's Moral Judgments and Moral Emotion Attributions in Situations Involving Retaliation and Unprovoked Aggression

2012· article· en· W2039655699 sur OpenAlexaff
Luciano Gasser, Tina Malti, Eveline Gutzwiller‐Helfenfinger

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Genetic Psychology · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAggressionAttributionSadnessAngerExcuseDevelopmental psychologySocial psychologyMoral disengagementPoison controlMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors investigated 7- and 9-year-old children's moral understanding of retaliation as compared to unprovoked aggression with regard to their aggressive behavior status. Based on peer ratings, 48 children were selected as overtly aggressive and 91 as nonaggressive. Their moral understanding of retaliation and unprovoked aggression was assessed by an interview including questions about their moral judgments and emotion attributions. Aggressive children judged retaliations as less serious than did nonaggressive children. They also referred less often to the harmful consequences of retaliation and were more likely to excuse the retaliation because of the provocation. In unprovoked aggressive situations younger aggressive children, compared with the younger nonaggressive children, attributed more happiness to transgressors, more anger to victims, and less sadness to transgressors and victims. The results are discussed in terms of previous research on aggressive children's moral understanding of retaliation and unprovoked aggression.

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)0,001
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,595

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations40
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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