Examining the Relationship Between the Overexcitabilities and Self-Concepts of Gifted Adolescents via Multivariate Cluster Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to explore the relationship between gifted adolescents’ forms of overexcitabilities and self-concepts. Clusters of adolescents were formed on the basis of their overexcitabilities, and these clusters of adolescents were then compared with regard to their self-concept scores. Gender differences were also examined. The sample consisted of 379 gifted adolescents, ranging in age from 11 to 16 years of age. Forms of overexcitabilities were measured using the Overexcitabilities Questionnaire—II, and various facets of self-concept were measured using the Self-Description Questionnaire—II. Using cluster analysis, multivariate analysis of variance, and chi-square analysis, results suggested a distinct four-cluster solution, as well as differences between clusters in self-concept and gender. Putting the Research to Use Within this research, four distinct clusters of adolescents were found, namely a Low Imaginational group, a High Intellectual group, a Low Imaginational/High Psychomotor group, and a Low Psychomotor group. Differences in self-concept were found to center on the Low Psychomotor group, such that this group scored significantly lower than the three other groups with regard to various facets of self-concept. Females significantly outnumbered males in the Low Psychomotor group. Thus, gifted adolescent females with a low psychomotor overexcitability score may be more prone to a lowered self-concept and may need intervention, counseling, or special activities/accommodations to buffer the potential self-concept deficits they may face.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».