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Enregistrement W2633257724 · doi:10.1037/pac0000255

How empathic are war veterans? An examination of the psychological impacts of combat exposure.

2017· article· en· W2633257724 sur OpenAlexaff
Sandra Trujillo, Natalia Trujillo, Juan E. Ugarriza, Luz H. Uribe, David Pineda, Daniel Camilo Aguirre–Acevedo, Agustín Ibáñez, Jean Decety, Mauricio A. García-Barrera

Notice bibliographique

RevuePeace and Conflict Journal of Peace Psychology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Military Integration
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesComisión Nacional de Investigación Científica y TecnológicaConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y TécnicasAsociación Universitaria Iberoamericana de PostgradoDepartamento Administrativo de Ciencia, Tecnología e Innovación (COLCIENCIAS)Fundación INECOUniversidad de Antioquia
Mots-clésPsychologyVietnam WarClinical psychologyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How empathic are battle-experienced war veterans and demobilized ex-combatants? Individuals who have participated in war-related violence tend to show an increased risk of mental health problems, which makes their readaptation to postconflict civilian life much more difficult. This study is the first systematic attempt to evaluate whether war experiences are potentially related to empathic deficit among veterans. Based on a sample of 624 demobilized ex-guerrillas and ex-paramilitaries from the Colombian armed conflict, we identify 3 clearly distinct empathic profiles, suggesting that, while lack of empathy is not generalized among ex-combatants, there is an important subgroup of veterans who present such a dispositional profile. Identification of this critical subgroup will be crucial to policies aimed at assisting postconflict reintegration efforts.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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