MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3042433901 · doi:10.1177/0276236620942465

Understanding Fantasy and Adult Doll Play Through Regression in Service of the Self

2020· article· en· W3042433901 sur OpenAlexaff
Angelie Ignacio, Gerald C. Cupchik

Notice bibliographique

RevueImagination Cognition and Personality · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedia Influence and Health
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFantasyPsychologyHobbySocial psychologySample (material)Task (project management)Test (biology)Developmental psychologyVisual artsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explored doll play activities involving adult doll collectors, and students who participated in an experimental story creation task which incorporated dolls/toy images and urban/landscape settings. It was expected that a secure versus insecure sense of self would perform a mediating role. The study involved two data collections: Online and Laboratory. Both phases used a 10 item questionnaire regarding participant’s sense of self. The online phase measured attitudes about fantasy and play, along with creative aspects of the doll hobby by adult collectors. The laboratory phase sought to determine whether doll play activity involving undergraduate students could be simulated in a laboratory setting. We found that in both samples, a positive correlation was found between insecure sense of self and fantasy proneness. This indicates that adult collectors and to an extent undergraduates may utilize fantasy (e.g., world building) and doll play as an act of defensive regression to resolve internal conflicts. Subsequently, a negative correlation between planning the doll aesthetic and fantasy proneness was found in the adult collectors’ sample, which may indicate regression in service of the self.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,001
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 Opus0,198
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,121 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueImagination Cognition and PersonalityMême sujetMedia Influence and HealthTravaux en français237 207