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Enregistrement W2086155557 · doi:10.1080/03057240.2014.986077

Cognitive underpinnings of moral reasoning in adolescence: The contribution of executive functions

2014· article· en· W2086155557 sur OpenAlexafffund
Evelyn Vera-Estay, Julian Dooley, Miriam H. Beauchamp

Notice bibliographique

RevueJournal of Moral Education · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyExecutive functionsVerbal fluency testCognitive flexibilityCognitionDevelopmental psychologyVerbal reasoningFluencyFlexibility (engineering)Cognitive psychologyIntelligence quotientCognitive developmentSocial cognitionNonverbal communicationNeuropsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adolescence is a developmental period characterized by intense changes, which impact the interaction between individuals and their environments. Moral reasoning (MR) is an important skill during adolescence because it guides social decisions between right and wrong. Identifying the cognitive underpinnings of MR is essential to understanding the development of this function. The aim of this study was to explore predictors of MR in typically developing adolescents (n = 92, 33 males, M = 16.3 years, SD = 2.2 years) and the specific contribution of higher order cognitive processing using an innovative visual MR assessment tool and measures of executive functioning and intelligence. MR maturity was correlated with four executive functions (cognitive flexibility, feedback utilization, conceptual reasoning, verbal fluency) and was predicted by four variables: age, intelligence, nonverbal flexibility and verbal fluency. Overall, these results contribute to a better understanding of MR during adolescence and highlight the importance of using innovative tools to measure social cognition.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations46
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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