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Enregistrement W4383342621 · doi:10.1177/00169862231175831

Composing Meaningful Lives: Exceptional Women and Men at Age 50

2023· article· en· W4383342621 sur OpenAlexaff
David Lubinski, Camilla Persson Benbow, Kira O. McCabe, Brian O. Bernstein

Notice bibliographique

RevueGifted Child Quarterly · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCreativity in Education and Neuroscience
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Science Foundation Graduate Research Fellowship ProgramJohn Templeton Foundation
Mots-clésCreativityPsychologyLife satisfactionDevelopmental psychologySuccessful agingSocial psychologyDemographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To understand divergent and remarkable lives lived, we examined the accomplishments, family dynamics, life orientation, psychological well-being, and definition of a meaningful life among two exceptional groups at age 50: Top Science, Technology, Engineering, & Mathematics (STEM) doctoral students (270 males, 255 females, originally surveyed in their mid-20s) and profoundly gifted adolescents (263 males, 71 females, top 0.01% in ability, first studied at age 12). The creativity and occupational stature of both cohorts were extraordinary and commensurate. Life priorities, time allocation, and breadth of interests created paths that differed for women and men, resulting in contrasting, but equally exceptional, life outcomes across career, life, and relationship satisfaction. Distinct constellations of personal attributes of intellectually and scientifically brilliant women, relative to such men, operated to form satisfying and productive lives that differed for the women and men as a whole. Findings cast light on the participation of women and men in STEM and conceptually demanding leadership positions.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeQualitatif
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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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