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Enregistrement W2222665885 · doi:10.1177/0165025415584628

Children’s trust and the development of prosocial behavior

2015· article· en· W2222665885 sur OpenAlexaff
Tina Malti, Margit Averdijk, Antonio Zuffianò, Denis Ribeaud, Lucy R. Betts, Ken J. Rotenberg, Manuel Eisner

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Behavioral Development · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProsocial behaviorPsychologyTrustworthinessDevelopmental psychologyLongitudinal studySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the role of children’s trust beliefs and trustworthiness in the development of prosocial behavior using data from four waves of a longitudinal study in a large, ethnically-diverse sample of children in Switzerland (mean age = 8.11 years at Time 1, N = 1,028). Prosocial behavior directed towards peers was measured at all assessment points by teacher reports. Children’s trust beliefs and their trustworthiness with peers were assessed and calculated by a social relations analysis at the first assessment point using children’s reports of the extent to which classmates kept promises. In addition, teacher reports of children’s trustworthiness were assessed at all four assessment points. Latent growth curve modeling yielded a decrease in prosocial behavior over time. Peer- and teacher-reported trustworthiness predicted higher initial levels of prosocial behavior, and peer-reported trustworthiness predicted less steep decreases in prosocial behavior over time. Autoregressive cross-lagged analysis also revealed bidirectional longitudinal associations between teacher-reported trustworthiness and prosocial behavior. We discuss the implications of the findings for research on the role of trust in the development of children’s prosocial behavior.

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)0,008
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations60
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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