Notice bibliographique
Résumé
The perception of real-life aggressive episodes was studied, in order to (a) represent the cognitive dimensions used by judges to differentiate between such episodes, (b) to evaluate the perceived differences between different categories of episodes, and (c) to assess the effects of the judges' age, sex and attitudes on their cognitive representation of aggressive episodes. Judgements of 22 aggressive episodes selected from a free-response pilot study were analysed by Carroll & Chang's (1970) INDSCAL procedure, and differences between categories of episodes and groups of judges were evaluated by multiple discriminant analyses. Results indicated that (a) four cognitive dimensions, probability of occurrence, justifiability, emotional provocation, and control, defined the psychological map for aggressive episodes; (b) domestic against public, drunken and non-drunken, criminal against non-criminal episodes were significantly differentiated in this perceptual space; (c) the judges' age, sex and Machiavellism scores were related to their perception of such episodes. The results are discussed in terms of the importance of implicit perceptions of aggression and crime in the criminal justice system. Specifically, it is suggested that similar techniques could be used to (a) gauge popular perceptions of crime as an input to the legislative process, and (b) for the study of perceptions of aggressive episodes by such crucial groups in the criminal justice system as policemen, judges, jury members, victims and offenders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».