MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2035652993 · doi:10.1111/j.1467-7687.2007.00583.x

Social grooming in the kindergarten: the emergence of flattery behavior

2007· article· en· W2035652993 sur OpenAlexaff
Genyue Fu, Kang Lee

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Animal Learning Development
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésFlatteryPsychologyFeelingDevelopmental psychologySocial psychologyContext (archaeology)Affect (linguistics)Communication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study examined the emergence of flattery behavior in young children and factors that might affect whether and how it is displayed. Preschool children between the ages of 3 and 6 years were asked to rate drawings produced by either a present or absent adult stranger (Experiments 1 and 2), child stranger (Experiments 2 and 3), classmate, or the children's own teacher (Experiment 3). Young preschoolers gave consistent ratings to the same drawing by the person regardless of whether the person was absent or present. In contrast, many older preschoolers gave more flattering ratings to the drawing when the person was present than in the person's absence. Also, older preschoolers displayed flattery regardless of whether the recipient was an adult or a child. However, they displayed flattery to a greater extent towards familiar individuals than unfamiliar ones, demonstrating an emerging sensitivity to social contexts in which flattery is used. These findings suggest that preschoolers have already learned not to articulate bluntly their true feelings and thoughts about others. Rather, they are able to manipulate their communications according to social context.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations68
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDevelopmental ScienceMême sujetChild and Animal Learning DevelopmentTravaux en français237 207