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Enregistrement W2123918645 · doi:10.1002/ab.80011

Emotional arousal and gender differences in aggression: A meta‐analysis

2002· article· en· W2123918645 sur OpenAlexaboutno aff
George P. Knight, Ivanna K. Guthrie, Melanie C. Page, Richard A. Fabes

Notice bibliographique

RevueAggressive Behavior · 2002
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAggressionPsychologyArousalContext (archaeology)Developmental psychologyPoison controlMeta-analysisInjury preventionHuman factors and ergonomicsClinical psychologySocial psychologyMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This meta‐analysis investigated the possibility that gender differences in aggression, and the variability in these differences, are a function of gender differences in the regulation of arousal generated in emotionally evocative contexts. The sample of studies for this analysis was based on an exhaustive search of the relevant research reports from 1965–1999. Studies were excluded from the sample if they were case studies; investigated spousal/familial or societal violence, war, suicide, or political violence; involved clinical or deviant participants; included fewer than 10 participants; included all male, all female, all non‐Caucasian, or non‐US/non‐Canadian participants. Based on previous evidence that males may be more easily aroused by aggressive‐relevant emotional stimuli than females, and that males may have more difficulty regulating emotionally arousing states than females, we hypothesized that the magnitude of the gender differences in aggression would covary, in a nonlinear manner, with the emotional evocativeness of the study context. Consistent with our hypothesis, the magnitude of gender differences in aggression was relatively small in research contexts that appeared to produce no or large increments in emotional arousal and larger (favoring males) in contexts that appeared to produce small or medium increments in emotional arousal. Aggr. Behav. 28:366–393, 2002. © 2002 Wiley‐Liss, Inc.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,019
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations171
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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