Relationale und physische Aggression in der mittleren Kindheit
Bibliographic record
Abstract
Zusammenfassung. Diese Studie untersucht Zusammenhänge zwischen physischer und relationaler Aggression einerseits und andererseits moralischem Wissen und moralischen Gefühlen bei 237 7- und 9-jährigen Grundschulkindern. Es wurde zum einen erwartet, dass physische Aggression mit Defiziten in moralischem Wissen und moralischen Gefühlen einhergeht. Zum anderen wurde angenommen, dass relationale Aggression negative Zusammenhänge mit moralischen Gefühlen, nicht aber mit moralischem Wissen aufweist. Zur Erfassung relationaler und physischer Aggression wurden Gleichaltrigennennungen und Lehrereinschätzungen verwendet. Moralisches Wissen wurde über moralische Urteile und Urteilsbegründungen, moralische Gefühle über Emotionszuschreibungen zu Regelverletzern und Emotionsbegründungen erfragt. Regressionsanalytische Auswertungen zeigten, dass physische Aggression mit Defiziten sowohl in Bereichen moralischen Wissens als auch moralischer Gefühle einherging. Relationale Aggression hing – entgegen unserer Erwartung – nicht mit moralpsychologischen Defiziten zusammen, sondern ging mit einem fortgeschrittenen Verständnis moralischer Gefühle einher. Dieser Befund wurde dahingehend interpretiert, dass Kinder mit hoher relationaler Aggression ein fortgeschrittenes moralisches Gefühlsverständnis für strategische Ziele instrumentalisieren.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".