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Enregistrement W1526643760 · doi:10.1111/sode.12126

Preschool Children's Anticipation of Recipients' Emotions Affects Their Resource Allocation

2015· article· en· W1526643760 sur OpenAlexaff
Markus Paulus, Chris Moore

Notice bibliographique

RevueSocial Development · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Animal Learning Development
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnticipation (artificial intelligence)PsychologyTask (project management)Resource allocationDevelopmental psychologyControl (management)Resource (disambiguation)Social psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The present study investigated the impact of preschoolers' anticipation of recipients' emotions on their resource allocation decisions. Three‐ to six‐year‐old children participated in one of three different scenarios before performing a resource allocation task. In the Other condition, children were led to think about another person's emotions when being shared with or not being shared with. In the Self condition, children were led to think about their own emotion when being shared with or not being shared with. In an epistemic control condition, children were asked to think about another person's knowledge state. The results showed that children were able to attribute different emotions to the respective recipient when being shared with or not being shared with. Children in the Other condition and the Self condition were more likely to allocate resources to the other when decisions were not associated with costs. Moreover, correlational analyses demonstrated that the more negatively children rated the emotion of the recipient when not being shared with the more they were to allocate resources to the recipient. This indicates that children's inclination to allocate resources to another person can be promoted by their awareness of a recipient's negative emotions when not being shared with.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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