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Evidências empíricas indicam que a exposição a jogos violentos está associada a uma escolha maior por palavras violentas (Carnagey & Anderson, 2005; Sestir & Bartholow, 2010). De forma semelhante, a exposição a jogos prosociais tende a reduzir cognições agressivas (Greitemeyer et al., 2011; Greitemeyer & Osswald, 2009). Outros estudos utilizaram a tarefa de completar histórias ambíguas, sugerindo que jogos prosociais podem aumentar a acessibilidade a cognições prosociais (e.g., Greitemeyer & Osswald, 2010). Estudos sobre o impacto dos jogos digitais na dimensão afetiva enfocam, principalmente, a medida de estados afetivos por meio de escalas explícitas, com a Positive and Negative Affect Schedule e a State Hostility Scale , na tentativa de se verificar possíveis alterações destes estados a curto prazo. Sínteses das principais evidências empíricas sobre agressividade (Anderson & Bushman, 2001; Anderson et al., 2010) e prosocialidade (Greitemeyer & Mügge, 2014) apontam que a exposição a jogos violentos tendem a aumentar a ocorrência de afetos negativos e reduzir a de afetos positivos, quando comparados a jogos neutros ou prosociais (e uma relação inversa pode ser observada no caso destes últimos). Exemplos de construtos associados a essa dimensão versam sobre, além de estados afetivos, processos de dessensibilização (Huesmann, 2007), cooperação e empatia (Greitemeyer, 2013b), bem como sentimentos agressivos (Jeong, Biocca, & Bohil, 2012). As evidências apresentadas até o momento elucidam, por um lado, alguns questionamentos sobre a influência dos jogos digitais no comportamento humano e, por outro, apresentam novas questões de pesquisa buscando melhor compreender este fenômeno. Pense bem: se nem você se acha interessante, como querer que seu marido a deseje? Você elimina aqueles kambi jogo quina de são joão não estão motivados. Melhores casas de apostas esportivas 2023.
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Get predictions from each split of cross-validation for diagnostic purposes. >>> from sklearn import datasets , linear_model >>> from sklearn.model_selection import cross_val_score >>> diabetes = datasets . load_diabetes () >>> X = diabetes . data [: 150 ] >>> y = diabetes . target [: 150 ] >>> lasso = linear_model . Lasso () >>> print ( cross_val_score ( lasso , X , y , cv = 3 )) [0.3315057 0.08022103 0.03531816] sklearn.model_selection. cross_validate ( estimator , X , y = None , * , groups = None , scoring = None , cv = None , n_jobs = None , verbose = 0 , fit_params = None , pre_dispatch = '2*n_jobs' , return_train_score = False , return_estimator = False , return_indices = False , error_score = nan ) [source] ¶ Read more in the User Guide . The object to use to fit the data. The data to fit. Can be for example a list, or an array. The target variable to try to predict in the case of supervised learning. Group labels for the samples used while splitting the dataset into train/test set. Only used in conjunction with a “Group” cv instance (e.g., GroupKFold ). Strategy to evaluate the performance of the cross-validated model on the test set.
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