Balanced, positive, and negative attributions: A preliminary investigation of a novel attribution coding system and associated affect and social behavior in children with disruptive behavior
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research on children's social information processing (SIP) has mainly focused on negative attributions in peer provocation and rejection situations. The potential of balanced attributions—attributing both positive and negative intent—and of positive attributions has not been explored. We conducted a series of regressions to examine balanced, positive, and negative attributions and links to affective response and socioemotional functioning in 8 to 12 year old ( M = 10.30; SD = 1.09; N = 111) that were clinic‐referred for disruptive behavior. Children's responses to hypothetical situations resulting in ambiguous‐positive and ambiguous‐negative situations were coded for positive, negative, or balanced attribution or affect. Caregivers reported on children's social and emotional functioning. Results indicated that a proportion of children (21.6%) made at least one balanced attribution in both types of situations. Affective responses tended to be in line with attribution style, with positive attribution linked to positive affect, balanced attribution linked to mixed affect, and negative attribution linked to negative affect. Children making positive attributions in ambiguous‐positive situations and balanced attributions across situations tended to have less negative functioning and more positive functioning. Reconsideration of attribution coding schemes to include balanced and positive attributions may guide theoretically important and novel directions in SIP research.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».