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Enregistrement W2063022343 · doi:10.1371/journal.pone.0093653

Comparisons of an Open-Ended vs. Forced-Choice ‘Mind Reading’ Task: Implications for Measuring Perspective-Taking and Emotion Recognition

2014· article· en· W2063022343 sur OpenAlexafffund
Tracy G. Cassels, Susan Birch

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Animal Learning Development
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésTwo-alternative forced choiceCognitive psychologyPerspective (graphical)Task (project management)RecallPsychologyReading (process)EmpathyTheory of mindTypically developingDevelopmental psychologyCognitionComputer scienceSocial psychologyArtificial intelligenceAutism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perspective-taking and emotion recognition are essential for successful social development and have been the focus of developmental research for many years. Although the two abilities often overlap, they are distinct and our understanding of these abilities critically rests upon the efficacy of existing measures. Lessons from the literature differentiating recall versus recognition memory tasks led us to hypothesize that an open-ended emotion recognition measure would be less reliant on compensatory strategies and hence a more specific measure of emotion recognition abilities than a forced-choice task. To this end, we compared an open-ended version of the Reading the Mind in the Eyes Task with the original forced-choice version in two studies: 118 typically-developing 4- to 8-year-olds (Study 1) and 139 5- to 12-year-olds; 85 typically-developing and 54 with learning disorders (Study 2). We found that the open-ended version of the task was a better predictor of empathy and more reliably discriminated typically-developing children from those with learning disorders. As a whole, the results suggest that the open-ended version is a more sensitive measure of emotion recognition specifically.

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 enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil0,450

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations35
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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