Understanding driver anger and aggression: Attributional theory in the driving environment.
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
Two studies tested the applicability of Weiner's (1995, 1996, 2001, 2006) attributional model of social conduct to roadway environments. This model highlights the role of inferences of responsibility after making causal judgments for social transgressions. Study 1 employed written scenarios where participants were asked to imagine themselves driving on a major highway. The degree of controllability and intentionality of the driving act was manipulated experimentally by altering the specific event-related details provided to the participants. Study 2 extended this research to life events by having participants complete online driving diaries every 2 days, identifying their most negative/upsetting encounter with another motorist. The most anger-provoking event was selected from among 4 diary entries and participants were asked to respond to a questionnaire similar to that used in Study 1. Path analyses in both studies generally supported predictions derived from Weiner's model; the association between perceived controllability, intentionality, and dispositional locus of causality of the negative driving event and subsequent anger was mediated by perceptions of responsibility. Additional results in Study 2 suggested that low perceived controllability, intentionality, and dispositional locus of causality were associated with reduced perceived responsibility, which, in turn, facilitated feelings of sympathy. Anger was associated with aggressive responses to the offending driver, whereas sympathy was associated with prosocial responses. Recommendations were offered for improved driver safety, including the development of attributional retraining programs to combat self-serving attributional biases, teaching novice drivers about both formal and informal roadway communication, and the promotion of forgiveness among drivers
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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