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Enregistrement W3015522517 · doi:10.1002/icd.2180

The impact of gossip valence on children's attitudes towards gossipers

2020· article· en· W3015522517 sur OpenAlexaff
Adrianna Ruggiero, Emily Parolin, Lili Ma

Notice bibliographique

RevueInfant and Child Development · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMarriage and Sexual Relationships
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGossipPsychologyPopularityAscriptionSocial psychologyValence (chemistry)Developmental psychologySociometryPerceptionContext (archaeology)Linguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This research explored children's attitudes towards gossipers in relation to gossip valence. Four‐ to 8‐year‐old children ( N = 214) read three storybooks containing positive, neutral, or negative gossip statements. Following each book, children were interviewed on whom they viewed as nicer and more honest (ascription of desirable traits), whom they preferred to interact with (social preference), and whom they thought had more friends (perceived popularity), by choosing between a gossiper and a non‐gossiping character. The results indicated that overall, children held more favourable attitudes towards gossipers who made positive than negative or neutral statements about a target. This effect of gossip valence was more pronounced for 6‐ to 8‐year‐olds than for the younger children on the ascription of desirable traits. The findings will add to our understanding of how gossip serves as a source of social influence on children, and may have real‐world implications with regard to children's peer interactions in school context. Highlights This research explored children's attitudes toward gossipers in relation to gossip valence. Four‐ to 8‐year‐olds held more favorable attitudes toward gossipers who made positive than negative or neutral statements about a target. The findings may have real‐world implications with regard to children's social perception and peer interactions in school context.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil0,661

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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