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Enregistrement W2108620178 · doi:10.1016/j.jecp.2005.03.001

Preschoolers’ extension of familiar adjectives

2005· article· en· W2108620178 sur OpenAlexafffund
Susan A. Graham, Christopher L. Cameron, Andrea N. Welder

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Child Psychology · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Animal Learning Development
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesFondation pour la Recherche MédicaleNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésSuperordinate goalsPsychologyTraitExtension (predicate logic)Cognitive psychologyObject (grammar)CategorizationDevelopmental psychologyLinguisticsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In two experiments, we examined the role of labels in guiding preschoolers' extension of three types of familiar adjectives: emotional state adjectives, physiological state adjectives, and trait adjectives. 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. In Experiment 1, participants extended trait adjectives, but not emotional or physiological adjectives, to members of the same basic-level category, regardless of whether an explicit basic-level label was provided for the target animal. Similarly, children in Experiment 2 also extended trait adjectives to the members of the same basic-level category, even when explicit superordinate- and subordinate-level labels were provided for the target animals. Together, these results demonstrate that children appreciate that emotional and physiological adjectives cannot be generalized to the same extent as can trait adjectives, and the results document the privileged status of basic-level categories in preschoolers' extension of trait adjectives.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations13
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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