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Enregistrement W2050300554 · doi:10.13109/prkk.2010.59.7.545

Die Entwicklung moralischer Emotionen bei Kindergartenkindern

2010· article· en· W2050300554 sur OpenAlexaff
Tina Malti, Marlis Buchmann

Notice bibliographique

RevuePraxis der Kinderpsychologie und Kinderpsychiatrie · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensJacobs (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSympathyFeelingPsychologyDevelopmental psychologySocial psychologyNarrativeAttribution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated the development of young children's moral emotions, i.e., sympathy and guilt, within a multi-informant longitudinal research design. One-hundred and seventy-five 6-year-old Swiss children participated at the first assessment (T1; re-assessed after one year; T2). Mothers and teachers participated as well. Sympathy was measured with self- and other reports and within children's play narratives. Guilt feelings were assessed by emotion attributions to protagonists and self-as-protagonist following different hypothetical moral transgressions. Mother-rated sympathy at T2 was positively related to guilt feelings at T2, whereas no relations between sympathy and guilt were found at T1. Sympathy ratings within informant were stable over a year. Guilt feelings to protagonists and self-as-protagonist were stable over a year as well. Guilt feelings predicted subsequent guilt feelings, whereas earlier sympathy did not predict guilt feelings. The results are discussed in regard to the differential development of moral emotions.

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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,240 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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