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Enregistrement W6920248512 · doi:10.60692/r4qcf-j2r83

Sex Differences in Self-Construal and in Depressive Symptoms: Predictors of Cross-National Variation

2020· article· en· W6920248512 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueIron-based superconductors research
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptimal distinctiveness theoryVariation (astronomy)Perspective (graphical)InterdependenceMultilevel modelDepressive symptomsGender identityDepression (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sex differences in aspects of independent versus interdependent self-construal and depressive symptoms were surveyed among 5,320 students from 24 nations. Men were found to perceive themselves as more self-contained whereas women perceived themselves as more connected to others. No significant sex differences were found on two further dimensions of self-construal, or on a measure of depressive symptoms. Multilevel modeling was used to test the ability of a series of predictors derived from a social identity perspective and from evolutionary theory to moderate sex differences. Contrary to most prior studies of personality, sex differences in self-construal were larger in samples from nations scoring lower on the Gender Gap Index, and the Human Development Index. Sex differences were also greater in nations with higher pathogen prevalence, higher self-reported religiosity, and in nations with high reported avoidance of settings with strong norms. The findings are discussed in terms of the interrelatedness of self-construals and the cultural contexts in which they are elicited and the distinctiveness of student samples.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,419

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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