MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4308807238 · doi:10.5772/intechopen.107531

Negative Urgency and Its Role in the Association between Image Distorting Defensive Style and Reactive Aggression

2022· book-chapter· en· W4308807238 sur OpenAlexfundno aff
Paul McNicoll, David Richard, Jean Gagnon

Notice bibliographique

RevueIntechOpen eBooks · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPsychologyImpulsivityAggressionAssociation (psychology)Context (archaeology)TraitStyle (visual arts)Social psychologyDevelopmental psychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the association between immature defensive styles to protect oneself from conflict in emotional context and reactive aggression (RA) has been shown recently among nonclinical individuals, the factors that may explain this relationship remain poorly understood. One putative factor is negative urgency as impulsive individuals tend to react aggressively in emotional contexts. This study aims to verify whether the relationship between image distorting defensive style and RA is moderated and not mediated by negative urgency of trait impulsivity. Nonclinical participants completed the Defensive Style Questionnaire, the UPPS Impulsivity Behavior Scale, and the Reactive-Proactive Aggression Questionnaire. Contrary to what was expected, the results showed that the relationship between image distortion and RA was entirely mediated but not moderated by the effect of negative urgency. These results suggest that when individuals get in a defensive state leading to a distortion of the image of themselves and others, they become more emotionally impulsive, leading to RA.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIntechOpen eBooksMême sujetBullying, Victimization, and AggressionTravaux en français237 207