Spatial anxiety and spatial ability: Mediators of gender differences in math anxiety.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Females tend to be more anxious than males while engaging in mathematics, which has been linked to lower math performance and higher math avoidance. A possible repercussion of this gender difference is the underrepresentation of females in STEM fields (science, technology, engineering, and math), as math competencies are an essential part of succeeding in such fields. A related, but distinct, area of research suggests that males tend to outperform females in tasks that require spatial processing (i.e., the ability to mentally visualize, rotate, and transform spatial and visual information). Interestingly, factors from the spatial processing domain (spatial ability and spatial anxiety) are important in explaining gender differences in math anxiety. Here, we examined three types of spatial anxiety and ability (imagery, navigation, and manipulation), as well as math ability, as mediators of gender differences in math anxiety. Undergraduate students (125 male; 286 female) completed assessments of their general level of anxiety, their math anxiety, and their spatial anxiety. They also completed a series of tasks measuring their mathematical skill, their spatial skills, and basic demographics. Results suggest that manipulation anxiety and ability, navigation anxiety, and math ability explained the gender difference in math anxiety, but manipulation anxiety was the strongest mediator of this relation. Conversely, all other measures did not explain the gender difference in math anxiety. These findings help us better understand the gender difference in mathematics, and this is important in reducing the gender gap in STEM fields. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle