MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2128043576 · doi:10.1002/icd.680

Chinese children's moral evaluation of lies and truths—roles of context and parental individualism–collectivism tendencies

2010· article· en· W2128043576 sur OpenAlexaff
Genyue Fu, Megan K. Brunet, Yin Lv, Xiaopan Ding, Gail D. Heyman, Catherine Ann Cameron, Kang Lee

Notice bibliographique

RevueInfant and Child Development · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésPsychologyCollectivismStatement (logic)Social psychologyDeedContext (archaeology)Chinese cultureDevelopmental psychologyIndividualismEpistemologyLawChina

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study examined Chinese children's moral evaluations of truths and lies about one's own pro-social acts. Children ages 7, 9, and 11 were read vignettes in which a protagonist performs a good deed and is asked about it by a teacher, either in front of the class or in private. In response, the protagonist either tells a modest lie, which is highly valued by the Chinese culture, or tells an immodest truth, which violates the Chinese cultural norms about modesty. Children were asked to identify whether the protagonist's statement was the truth or a lie, and to evaluate how 'good' or 'bad' the statement was. Chinese children rated modest lies more positively than immodest truths, with this effect becoming more pronounced with age. Rural Chinese children and those with at least one nonprofessional parent rated immodest truths less positively when they were told in public rather than in private. Furthermore, Chinese children of parents with high collectivism scores valued modest lies more than did children of parents with low collectivism scores. These findings suggest that both macro- and micro-cultural factors contribute significantly to children's moral understanding of truth and lie telling.

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)0,004
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations48
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInfant and Child DevelopmentMême sujetCultural Differences and ValuesTravaux en français237 207