Hot dogs and zavy cats: Preschoolers’ and adults’ expectations about familiar and novel adjectives
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, a growing body of research has begun to examine the processes that underlie young children's acquisition of adjectival meanings. In the present studies, we examined whether preschoolers' willingness to extend adjectives was influenced by the type of property labeled by familiar adjectives (Experiment 1) and by semantic information conveyed in the sentence used to introduce novel adjectives (Experiment 2). In Experiment 1, we examined preschoolers' and adults' expectations about the generalizability of familiar adjectives of three different types: emotional state terms, physiological state terms, and stable trait terms. On each trial, we labeled a target animal with one of the three different types of adjectives and asked whether these terms could apply to a subordinate-level match, a basic-level match, a superordinate-level match, or an inanimate object. Results indicated that 4-year-olds and adults extended the trait terms, but not the emotional or physiological terms, to members of the same basic-level category. In Experiment 2, we presented 4-year-olds and adults with novel adjectives in one of two verb frames: stable ("This X is very daxy") or transient ("This X feels very daxy"). Participants were more likely to extend the novel adjective to subordinate matches if they were in the Stable frame group than if they were in the Transient frame group. These findings are discussed in terms of implications for young children's expectations about familiar and novel adjectives.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».