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Enregistrement W2088420557 · doi:10.1037/a0025815

Understanding driver anger and aggression: Attributional theory in the driving environment.

2011· article· en· W2088420557 sur OpenAlexafffund
Christine M. Wickens, David L. Wiesenthal, David B. Flora, Gordon L. Flett

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Applied · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesCanadian Transportation Research ForumSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaYork University
Mots-clésPsychologySympathyAttributionAngerSocial psychologyFeelingProsocial behaviorAggressionPerception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,180
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations93
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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