Examining the Interplay between the Cognitive and Emotional Aspects of Gender Differences in Spatial Processing
Notice bibliographique
Résumé
Women reliably perform worse than men on measures of spatial ability, particularly those involving mental rotation. At the same time, females also report higher levels of spatial anxiety than males. What remains unclear, however, is whether and in what ways gender differences in these cognitive and affective aspects of spatial processing may be interrelated. Here, we tested for robust gender differences across six different datasets in spatial ability and spatial anxiety (N = 1257, 830 females). Further, we tested for bidirectional mediation effects. We identified indirect relations between gender and spatial skills through spatial anxiety, as well as between gender and spatial anxiety through spatial skills. In the gender → spatial anxiety → spatial ability direction, spatial anxiety explained an average of 22.4% of gender differences in spatial ability. In the gender → spatial ability → spatial anxiety direction, spatial ability explained an average of 25.9% of gender differences in spatial anxiety. Broadly, these results support a strong relation between cognitive and affective factors when explaining gender differences in the spatial domain. However, the nature of this relation may be more complex than has been assumed in previous literature. On a practical level, the results of this study caution the development of interventions to address gender differences in spatial processing which focus primarily on either spatial anxiety or spatial ability until such further research can be conducted. Our results also speak to the need for future longitudinal work to determine the precise mechanisms linking cognitive and affective factors in spatial processing.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».