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Enregistrement W2047522684 · doi:10.1177/0956797613516009

Young Children Can Be Taught Basic Natural Selection Using a Picture-Storybook Intervention

2014· article· en· W2047522684 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePsychological Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEvolution and Science Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySelection (genetic algorithm)Intervention (counseling)Natural (archaeology)Adaptation (eye)Developmental psychologyNatural selectionCognitive psychologyPsychological interventionMechanism (biology)EpistemologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adaptation by natural selection is a core mechanism of evolution. It is also one of the most widely misunderstood scientific processes. Misconceptions are rooted in cognitive biases found in preschoolers, yet concerns about complexity mean that adaptation by natural selection is generally not comprehensively taught until adolescence. This is long after untutored theoretical misunderstandings are likely to have become entrenched. In a novel approach, we explored 5- to 8-year-olds' capacities to learn a basic but theoretically coherent mechanistic explanation of adaptation through a custom storybook intervention. Experiment 1 showed that children understood the population-based logic of natural selection and also generalized it. Furthermore, learning endured 3 months later. Experiment 2 replicated these results and showed that children understood and applied an even more nuanced mechanistic causal explanation. The findings demonstrate that, contrary to conventional educational wisdom, basic natural selection is teachable in early childhood. Theory-driven interventions using picture storybooks with rich explanatory structure are beneficial.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,279 · 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