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Enregistrement W2328381794 · doi:10.5964/jspp.v4i1.562

American state gun law strength and state resident differences in neuroticism levels

2016· article· en· W2328381794 sur OpenAlexaff
Stewart J. H. McCann, Chantelle Zawila

Notice bibliographique

RevueJournal of Social and Political Psychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGun Ownership and Violence Research
Établissements canadiensCape Breton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroticismPopulationState (computer science)DemographyPsychologySocioeconomic statusPoison controlPersonalityLawSocial psychologyPolitical scienceMedicineSociologyMathematicsMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relations between state gun law strength and state-aggregated levels of Republican leaning, gun ownership, and resident Big Five neuroticism (based on 619,397 residents nationally) were determined in a state-level analysis of the 50 American states using multiple regression strategies with state socioeconomic status, white population percent, and urban population percent statistically controlled. In a standard hierarchical model with state gun law strength as the criterion, the three demographic variables accounted for 44.4% of the variance and the Big Five accounted for another 21.9%. When the Big Five entered stepwise after the demographics, neuroticism was the sole significant personality predictor, accounting for another 13.4% of the variance. Greater state gun law strength was associated with higher state resident neuroticism. Further hierarchical regression analyses showed that state Republican leaning and gun ownership could account separately and jointly for significant variance in state gun law strength but not with state resident neuroticism controlled.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,576
Score d'incertitude au seuil0,876

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,338 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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