Longitudinal associations between impulsivity and lie‐telling in childhood and adolescence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lie‐telling and impulsivity levels peak during late childhood to early adolescence and have been suggested to be related. Heightened impulsivity may lead adolescents to lie in favor of short‐term benefits without consideration for the potential consequences of deception. The present study assessed longitudinal relations between self‐reported impulsivity and lie‐telling frequency. Participants from a large‐scale longitudinal study (N = 1148; Mage = 11.55, SD = 1.69, 9–15 years at Time 1) reported on their impulsivity (Barratt Impulsiveness Scale) and their frequency of lie‐telling to parents, to teachers, to friends, and about cheating across two time points 1 year apart. Cross‐lagged path analysis revealed greater impulsivity was associated with more frequent lie‐telling to parents, friends, and teachers, and about cheating over time. Our findings demonstrate the role of impulsivity in the development of lie‐telling behaviors. Research Highlights Impulsivity predicts lying across time in multiple contexts (to parents, friends, teachers, and about cheating). Previous research has demonstrated the role of top‐down influences on lie‐telling, but the current study suggests that bottom‐up processes are also influential.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».