Longitudinal patterns of anger reactivity and risk‐taking: The role of peer‐context
Notice bibliographique
Résumé
The current study examined the interplay between children's dispositional anger and susceptibility to peers' influence in increasing children's risk-taking behaviors. Participants in the current study were children from a larger study of temperament and social-emotional development who were followed across 9, 24, 36, 48, and 60 months. Dispositional anger was measured using mothers' reports across 9 and 48 months. At 60 months, children played a risk-taking computer game in presence of an unfamiliar peer who watched the child play. The child's risk-taking was assessed during the game as the unfamiliar peers' reactions were coded based on comments that were peer directed, reflective of praising the target child's performance, or object directed, indicative of excitement toward the game. A latent profile analysis revealed three longitudinal anger profiles across infancy to early childhood: high stable, average stable, and low stable anger. Results suggested that as peers' object-directed comments predicted risk-taking independent of children's anger, the association between peer-directed comments and risk-taking was dependent on children's dispositional anger. Specifically, when peers praised the target child's performance, children in the high stable anger profile showed increased risk-taking propensity. Findings are discussed based on the importance of considering both temperamental characteristics and aspects of the peer context in relation to children's risk-taking.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».