“The way I see it makes me believe you intentionally did it”: Intentionality ascription and gaze transition entropy in violent offenders
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive processes underlying inferences regarding inferring mental states (i.e. intentionality ascription) are still to be investigated. To assess how people accumulate social cues in order to attribute intentionality, a measure of gaze transition entropy (GTE) seems indicated to throw some light on these processes. Violent behavior is associated with distorted attributional processes but also with deficiencies in attention to socially relevant cues. Therefore, the current study compared the level of entropy between both violent male and female offenders and non-offenders and explore the association between GTE and ascribing intentionality. The sample (N = 128) consisted of violent inmates (N = 63, 31 women) and adults living in the community (N = 65, 31 women). Lower entropy characterized violent offenders to a greater extent as compared to those with no history of volent crimes. Moreover, lower entropy predicted greater intentionality ascription especially in judging ambiguous and hostile harmful events but only in the violent offender group. Findings imply that hostile attributions in violent offenders not only depend on a predisposition to interpret external reality in a hostile manner but can be the result of an inferential processing based on insufficient and incomplete information.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».