Toddlers' transitions on non-verbal false-belief tasks involving a novel location: A constructivist connectionist model
Notice bibliographique
Résumé
Some argue that children learn a Theory of Mind (ToM), the understanding that others have mental states, at around 3.5 years. This is evidenced by their transition from failure to success on verbal false-belief tasks, when they begin to verbally predict an actress will search for a toy where she falsely believes it to be, rather than in its actual location. However, nonverbal measures have recently been used to show that children in their second year of life may already have some understanding of others' false beliefs. We present a Sibling-Descendant Cascade-Correlation neural-network model of one study that found 25-month-old toddlers correctly anticipated an actress would search according to her false belief. Networks were trained on true- and false-belief search patterns, simulating toddlers' everyday experience with true and false beliefs, and then tested on nonverbal true- and false-belief tasks involving a novel location. Networks transitioned from incorrectly predicting true-belief searches in both true- and false-belief tasks to making correct predictions in both tasks. Our model thus (1) reproduced the transition that has been observed in older children and (2) generalized its learning to a novel location. The model can be used to refine our understanding of the transitions while again demonstrating the usefulness of SDCC as an algorithm for modeling cognitive development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».