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Enregistrement W2068334018 · doi:10.1111/1467-8624.00442

The Development of Reasoning about the Teaching of Values in School and Family Contexts

2002· article· en· W2068334018 sur OpenAlexafffund
Angela Prencipe, Charles C. Helwig

Notice bibliographique

RevueChild Development · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueValues and Moral Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyValues educationMoral developmentPersonalitySocial value orientationsSocial psychologyDevelopmental psychologyValue (mathematics)Variety (cybernetics)Valence (chemistry)Context (archaeology)Social environmentMoral reasoningValue judgmentBig Five personality traitsEconomic JusticeSocial scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated children's, adolescents', and young adults' reasoning about the teaching of a variety of values in the school and family contexts. One-hundred and sixty participants in four age groups (8-, 10-, and 13-year-olds, and college students) evaluated acts involving the teaching of values and laws that regulate the teaching of these values. Both the valence (positive or negative) of values and the context in which they were presented (school, family) were systematically varied. Results showed that a variety of factors were considered in evaluating the teaching of values, including context, the valence of the value, and the type of value being taught. Participants' reasoning about values education was found to be multifaceted and included distinctions between moral values that reflect justice and rights, and values that reflect other forms of personality traits and social values. The findings suggest that conceptions of values education may be better understood within models of social reasoning that draw distinctions between types of values (e.g., moral and other values) and account for the increasing capacity to differentiate social contexts and spheres of legitimate governmental regulation with development.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,283 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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