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Enregistrement W2062747167 · doi:10.1016/j.jecp.2013.06.008

Toddlers’ imitative learning in interactive and observational contexts: The role of age and familiarity of the model

2013· article· en· W2062747167 sur OpenAlexaff
Priya Mariana Shimpi, Nameera Akhtar, Chris Moore

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Child Psychology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésPsychologyObservational learningObservational studyDevelopmental psychologyCognitive psychologyImitationSocial psychologyMathematics educationExperiential learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three experiments examined the effects of age and familiarity of a model on toddlers' imitative learning in observational contexts (Experiments 1, 2, and 3) and interactive contexts (Experiments 2 and 3). Experiment 1 (N=112 18-month-old toddlers) varied the age (child vs. adult) and long-term familiarity (kin vs. stranger) of the person who modeled the novel actions. Experiment 2 (N=48 18-month-olds and 48 24-month-olds) and Experiment 3 (N=48 24-month-olds) varied short-term familiarity with the model (some or none) and learning context (interactive or observational). The most striking findings were that toddlers were able to learn a new action from observing completely unfamiliar strangers who did not address them and were far less likely to imitate an unfamiliar model who directly interacted with them. These studies highlight the robustness of toddlers' observational learning and reveal limitations of learning from unfamiliar models in interactive contexts.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,603
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,326 · 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 tête enseignante, 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

Citations42
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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