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Enregistrement W2391136765 · doi:10.1177/0829573516648946

Temperamental Differences and Classroom Incivility: Exploring the Role of Individual Differences

2016· article· en· W2391136765 sur OpenAlexaffabout
Natalie Spadafora, Ann H. Farrell, Daniel A. Provenzano, Zopito A. Marini, Anthony A. Volk

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of School Psychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncivilityTemperamentPsychologyDevelopmental psychologyHuman factors and ergonomicsSocial psychologySuicide preventionDispositionInjury preventionPoison controlClinical psychologyPersonalityMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Incivility involves rude, discourteous, and disrespectful attitudes and behaviours. The present study examined how various temperament traits were related to beliefs of classroom incivility among adolescents. The sample comprised of 222 adolescents (120 boys) between the ages of 12 and 17 ( M age = 14.07, SD = 1.54) who were recruited from various extracurricular clubs and sports teams in Southern Ontario. Both intentional and unintentional incivility were examined through separate hierarchical multiple regressions. Lower Effortful Control and lower Frustration significantly predicted unintentional incivility. In addition, lower Affiliation and lower Effortful Control significantly predicted intentional incivility. The results are discussed highlighting practical implications in educational settings, as well as suggestions for future research on incivility, given its potential associations with more negative antisocial behaviours. The results suggest that although there may be shared temperament traits of adolescents who take part in classroom incivility, a disposition for specific subtypes may differ based on the specific temperament characteristics of adolescents.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,293
Écart entre enseignants0,237 · 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.

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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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