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Enregistrement W2099984802 · doi:10.1037/0012-1649.43.1.13

Gender differences in physical aggression: A prospective population-based survey of children before and after 2 years of age.

2007· article· en· W2099984802 sur OpenAlexafffund
Raymond H. Baillargeon, Mark Zoccolillo, Kate Keenan, Sylvana M. Côté, Daniel Pérusse, Hong‐Xing Wu, Michel Boivin, Richard E. Tremblay

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Psychology · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensUniversité LavalHealth CanadaMcGill UniversityUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchUniversité de Montréal
Mots-clésAggressionPsychologySocializationDevelopmental psychologyPopulationInjury preventionPoison controlDemographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been much controversy over the past decades on the origins of gender differences in children's aggressive behavior. A widely held view is that gender differences emerge sometime after 2 years of age and increase in magnitude thereafter because of gender-differentiated socialization practices. The objective of this study was to test for (a) gender differences in the prevalence of physical aggression in the general population of 17-month-old children and (b) change in the magnitude of these differences between 17 and 29 months of age. Contrary to the differential socialization hypothesis, the results showed substantial gender differences in the prevalence of physical aggression at 17 months of age, with 5% of boys but only 1% of girls manifesting physically aggressive behaviors on a frequent basis. The results suggest that there is no change in the magnitude of these differences between 17 and 29 months of age.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations248
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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