False belief understanding: The influence of person, grammatical mood, counterfactual reasoning and working memory
Notice bibliographique
Résumé
The present study had two major goals. The first goal was to assess the relative difficulty among different versions of the unexpected contents task by systematically varying the dimensions of grammatical mood (indicative vs. subjunctive) and person (self vs. other), and to examine the correlational pattern between these different versions of the unexpected contents task and the unexpected locations task. The second goal was to examine the specificity of the relation between false belief understanding and counterfactual reasoning after controlling for age and working memory ability. One hundred, 3‐ to 6‐year‐old, children were administered two measures of false belief understanding (two versions of the unexpected contents task and two versions of the unexpected locations task), two measures of counterfactual reasoning and a working memory measure. Results showed that performance on the unexpected contents task did not significantly differ across conditions. However, only the conditions of the unexpected contents task that concerned another person's false belief correlated significantly with the unexpected locations task. Moreover, counterfactual reasoning was found to explain a significant amount of variance in the unexpected locations task, even after controlling for age and working memory performance. Findings are discussed in the context of different accounts of the development of theory of mind, and in the context of different interpretations of the relation between false belief understanding and counterfactual reasoning.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».