Breaking the link between provocation and aggression: The role of mitigating information
Notice bibliographique
Résumé
In two experimental studies, we examine the extent to which strong or weak mitigating information after a provocation alters aggressive responding. In Study 1, we randomly assigned 215 (108 female) college-aged participants to a strong or weak provocation by having a research assistant talk to the participant about failing a task in a harsh or confused tone. This was followed by a second research assistant giving a strong or weak excuse to the participant regarding the first research assistant's behavior. Then, aggressive behavior was assessed using a researcher rating task. In Study 2, 63 (25 female) college-aged participants interacted with a confederate on the CRT. All participants were strongly provoked by receiving strong noise blasts. After five CRT trials, the confederate delivered weak or strong mitigating information to the participant regarding the noises blasts. The results indicated that: (i) strong provocations are more likely to increase aggression than weak provocations; (ii) strong mitigating information is more likely to decrease aggression than weak mitigating information; and (iii) the varying strength of mitigating information is important in situations involving weak, but not strong provocations: strong mitigating information is more likely than weak mitigating information reduce aggression when provocation is strong, but not when provocation is weak. We discuss the importance of mitigating information in decreasing aggressive behavior and the conditions in which mitigating information is especially likely to be effective. Aggr. Behav. 42:555-562, 2016. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».