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Enregistrement W2263321290 · doi:10.1002/ab.21634

Attribution of human characteristics and bullying involvement in childhood: Distinguishing between targets

2015· article· en· W2263321290 sur OpenAlexaff
Tirza H. J. van Noorden, Gerbert J. T. Haselager, Tessa A. M. Lansu, Antonius H. N. Cillessen, William M. Bukowski

Notice bibliographique

RevueAggressive Behavior · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésProsocial behaviorAttributionPsychologyDevelopmental psychologyHuman factors and ergonomicsPoison controlInjury preventionSuicide preventionAggressionOccupational safety and healthClinical psychologySocial psychologyMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This investigation researched the association between the attribution of human characteristics and bullying involvement in children by distinguishing between targets. Study 1 focused on the attribution of human characteristics by bullies, victims, bully/victims, and non-involved children toward friends and non-friends. The data from 405 children (M = 10.7 years old) showed that they attributed fewer prosocial and more antisocial human characteristics to non-friends than to friends. Moreover, boy victims attributed fewer prosocial human characteristics to non-friends than boy bullies and non-involved boys did. In addition, victims attributed more antisocial human characteristics to non-friends than non-involved children did. Study 2 addressed bullies', victims', bully/victims', and non-involved children's attribution of human characteristics to each other. The data of 264 children (M = 10.0 years old) showed that bullies, victims, and bully/victims attributed fewer prosocial and more antisocial human characteristics to each other than to non-involved children. Non-involved children attributed fewer prosocial human characteristics to bully/victims than to bullies and victims, and more antisocial human characteristics to bully/victims than to victims. In addition, girls attributed more prosocial and fewer antisocial human characteristics to girls than to boys, whereas boys did not distinguish between girls and boys. Based on these findings, suggestions for future research are provided and implications for bullying prevention and intervention are discussed. Aggr. Behav. 42:394-403, 2016. © 2015 Wiley Periodicals, 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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