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Enregistrement W1811080122 · doi:10.1111/j.1467-7687.2009.00832.x

Categorical flexibility in preschoolers: contributions of conceptual knowledge and executive control

2009· article· en· W1811080122 sur OpenAlexaff
Agnès Blaye, Sophie Jacques

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Animal Learning Development
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCategorical variablePsychologyFlexibility (engineering)Cognitive psychologySuperordinate goalsCognitive flexibilityTask (project management)Control (management)Concept learningDevelopmental psychologyCognitionSocial psychologyArtificial intelligenceComputer scienceStatisticsMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study evaluated the relative roles of conceptual knowledge and executive control on the development of categorical flexibility, the ability to switch between simultaneously available but conflicting categorical representations of an object. Experiment 1 assessed conceptual knowledge and executive control together; Experiment 2 differentiated conceptual knowledge from costly executive processes. In Experiment 1, 3- to 5-year-olds were given a three-choice (taxonomic, thematic, and nonassociate) match-to-sample task and asked to match two associates. In Experiment 2, same-aged children were assessed on another match-to-sample task that reduced executive costs by presenting thematic and taxonomic associates on separate trials. By comparing performance across tasks, age-related changes resulting from conceptual knowledge and executive control indicated that conceptual knowledge of superordinate relations showed gains between 3 and 4 years, whereas gains in executive control were seen between 4 and 5 years, suggesting a décalage in the development of conceptual and executive processes underlying categorical flexibility.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations40
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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