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Enregistrement W2984670510 · doi:10.1177/0829573519885802

Kinder Than We Might Think: How Adolescents Are Kind

2019· article· en· W2984670510 sur OpenAlexafffund
John-Tyler Binfet

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of School Psychology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésKindnessPsychologyTest (biology)Social psychologyContext (archaeology)CurriculumQuality (philosophy)Developmental psychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Educators and parents alike have high expectations that adolescents behave prosocially and, within the context of schools, this is evident in curriculum grounded in social and emotional learning and in kindness-themed school-wide initiatives. Despite this emphasis on kindness, relatively little is empirically known about how adolescents enact kindness. To understand just how adolescents demonstrate kindness, a study of 191 ninth graders was conducted in which students were asked to plan and complete five kind acts. In addition to planning and doing acts of kindness, participants were asked to rate their face-to-face and online kindness, report the number of kind acts they completed, identify the recipients of their acts, and assess the quality of their kind acts. At post-test, participants’ self-ratings of both face-to-face and online kindness were significantly higher than their pre-test ratings. Only one third of participants completed all of their kind acts, most participants chose familiar others as the recipients of their kindness, and the bulk of participants rated their acts of kindness as medium quality on a low–medium–high scale. The kind acts done by participants reflected the themes of helping with chores, being respectful, complimenting/encouraging others, and giving objects or money. Implications for educators and parents are discussed.

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 enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,998

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)0,0030,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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