Gratitude to God - Cross-Sectional, 2021
Notice bibliographique
Résumé
Participants and Procedure: There are 493 participants from the United States collected through Prolific Academic. Average age was 34.63. Gender included 43.0% men, 54.8% women, 1.8% nonbinary, and .4% preferred not to say. For ethnicity, 64.9 were White, 12.8% were Asian, 11.2% were Black, 7.7% were Hispanic, .8% were Middle Eastern, .4% were Native American, and 2.2% reported another ethnicity. For religious affiliation, 28.2% were Catholic, 19.3% were Protestant, 14.4% were Evangelical Christian, 13% were an "Other" religion that was typical of a more specific denomination of Christianity, 9.1% reported no formal religious affiliation, 4.7% were Agnostic, 3.4% were Jewish, 3.4% were Buddhist, 2.8% were Atheist, 2.6% were Islamic, and 2.2% were Hindu. Measures: Participants were asked questions about gratitude to God, a romantic partner, a friend, parent, and mentor. They were also asked follow up questions about their motivation to pay gratitude to these targets back or forward, and their relationship with each target. Other measures include political orientation, religious devotion, religious behavior, prayer motivation, prosocial behavior and motivation, motivation to develop character, Big 5 personality, self esteem, depression, anxiety, meaning in life, life satisfaction, awe, and other emotions (DES). The study was approved by the University of Toronto undergraduate ethics board.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,006 |
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 ».