MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2118185477 · doi:10.1017/s1930297500000334

A Domain-Specific Risk-Taking (DOSPERT) scale for adult populations

2006· article· en· W2118185477 sur OpenAlexaff
Ann-Renée Blais, Elke U. Weber

Notice bibliographique

RevueJudgment and Decision Making · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRisk Perception and Management
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScale (ratio)ReplicateRisk perceptionVariation (astronomy)TraitPsychologyMultilevel modelPerceptionEconometricsSocial psychologyComputer scienceStatisticsGeographyMathematicsCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper proposes a revised version of the original Domain-Specific Risk-Taking (DOSPERT) scale developed by Weber, Blais, and Betz (2002) that is shorter and applicable to a {broader range of ages, cultures, and educational levels}. It also provides a French translation of the revised scale. Using multilevel modeling, we investigated the risk-return relationship between apparent risk taking and risk perception in 5 risk domains. The results replicate previously noted differences in reported degree of risk taking and risk perception at the mean level of analysis. The multilevel modeling shows, more interestingly, that within-participants variation in risk taking across the 5 content domains of the scale was about 7 times as large as between-participants variation. We discuss the implications of our findings in terms of the person-situation debate related to risk attitude as a stable trait.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations209
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJudgment and Decision MakingMême sujetRisk Perception and ManagementTravaux en français237 207