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Enregistrement W4401030565 · doi:10.1177/01454455241262414

A Quantitative Systematic Literature Review of Combination Punishment Literature: Progress Over the Last Decade

2024· review· en· W4401030565 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBehavior Modification · 2024
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral and Psychological Studies
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyReinforcementAntecedent (behavioral psychology)Punishment (psychology)Meta-analysisPsychological interventionSocial psychologyDevelopmental psychologyCognitive psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review evaluated single-case experimental design research that examined challenging behavior interventions utilizing punishment elements. Thirty articles published between 2013 and 2022 met study inclusion criteria. Study quality was also assessed. Through multiple levels of analysis (e.g., descriptive statistics, non-parametric statistics), we examined (a) participant and study trends, (b) differential outcomes related to temporal reinforcement approaches (antecedent, consequent, or combined reinforcement) applied alongside punishment element(s), (c) differential outcomes related to the punishment type (negative, positive) applied alongside reinforcement, and (d) effect sizes associated with study rigor across peer-reviewed and gray literature. Our results may tentatively suggest that, for certain situations, concurrently applying punishment with antecedent reinforcement approaches may coincide with significantly larger effect sizes compared to combined temporal reinforcement approaches, while positive punishment applied concurrently with reinforcement may coincide with larger but non-significant intervention effects. Most featured articles met rigor criteria, but larger effects were seen in peer-reviewed literature.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,270
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,197 · 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