The Relationship Between Self-Esteem and Decision-Making Styles in Adults
Bibliographic record
Abstract
Bakalaura pētījuma mērķis bija noskaidrot kādas pastāv saistības starp indivīdu pašcieņu un viņu lēmuma pieņemšanas stiliem. Kā arī izpētīt saikni starp vispārējo lēmuma pieņemšanas stilu skalām un noskaidrot kādā mērā pašcieņa prognozē lēmuma pieņemšanas stilus. Pētījumā piedalījās 170 respondenti, 128 sievietes un 42 vīrieši, vecuma posmā no 18 līdz 65 gadiem. Pētījumam nepieciešamo datu ievākšanai tika izmantota elektroniskā anketa apkopojot Rozenberga pašcieņas aptauju (Rosenberg Self-esteem scale: RSE, Rosenberg, 1965), kuru Latvijā adoptējusi A. Miltuze, 1996 gadā, un Vispārējo lēmuma pieņemšanas stilu aptauju (General Decision Making Style (GDMS), Scott &Bruce 1995), kas tika adaptēta bakalaura darba ietvaros. Pētījuma rezultāti parādīja, ka pastāv statistiski nozīmīgas saistības starp pašcieņu un intuatīvo lēmuma pieņemšanas stilu, kā arī starp pašcieņu un izvairīgo lēmumu pieņemšanas stilu. Pašcieņa statistiski nozīmīgi prognozēja inuitīvo un spontāno lēmumu pieņemšanas stilus. Pētījuma rezultāti liecina, ka indivīdi ar augstāku pašcieņu, visticamāk, pieņems intuitīvu lēmumu pieņemšanas stilu un mazāk slieksies izmantot izvairīgu lēmumu pieņemšanas stilu.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".