L'influence de la religiosité sur la perception du contrôle et l'attribution à Dieu
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche s'inspire directement de travaux réalisés en psychologie de la religion dans le contexte nordaméricain de la psychologie sociale expérimentale. Son but est de vérifier la relation qui peut exister entre la religiosité d'un individu, son impression de contrôle (interne ou externe) des événements qui lui arrivent et la façon dont il en cherche la cause (attribution). L'hypothèse de travail est la suivante: plus une personne est religieuse, plus sa perception du contrôle des événements sera externe et plus elle fera des attributions à Dieu pour expliquer ces événements. Un questionnaire de 45 questions, portant sur ces trois concepts, a été soumis à un échantillon de 136 étudiants de l'Université Laval. Les résultats tendent à confirmer l'hypothèse quant à l'existence d'une relation étroite entre la religiosité et 1 'attribution. Le fait d'avoir un score de religiosité élevé prédispose la personne à percevoir les événements comme n'étant pas de sa responsabilité et à faire une attribution à des référents religieux comme explication causale. La perception du lieu de contrôle et la lecture de certains événements indiquent que la personne est influencée à la fois par son imaginaire religieux et son imaginaire d'affirmation de soi.
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 | 0.004 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".