Group Norms Moderate the Association between Individual-Level Characteristics and Peer Perceived Gender Typicality
Notice bibliographique
Résumé
A multilevel analysis conducted with a cross-sectional sample of 324 pre -adolescents (N= 324) in grades five and six (Mage = 11.5) of girls (N= 170) and boys from three mixed-gender primary school schools in Montreal, Quebec, Canada and two mixed-gender schools in Barranquilla, Colombia (N= 174) was used to examine the effect of group norms on peer perceived gender typicality. Group level variables including descriptive same-gender and other-gender group norms for each of the social behaviors. SES, culture, and gender were examined as moderators of the association between four forms of gendered social behaviors, specifically care, justice, physical aggression, and relational aggression, and children’s perceptions of their peers as being typical members of their cis gender group categories. Multilevel modeling indicated distinct patterns of effects for the level 2 group variables on the intercept and slope for each of the four social behaviors. For the intercept, same-gender and other-gender group means were positively associated with gender typicality for three (care, justice and relational aggression) of the four behaviors. For the slope – gender typicality was high when other-gender group means for physical aggression, relational aggression and care were low. Only relational aggression was found to be a significant predictor at level 1. SES and place effects also found. The findings show that perceptions of gender typicality are contextually determined.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».