Assessing Children’s Implicit Attitudes Using the Affect Misattribution Procedure
Notice bibliographique
Résumé
In the current research, we examined whether the Affect Misattribution Procedure (AMP) could be successfully adapted as an implicit measure of children’s attitudes. We tested this possibility in 3 studies with 5- to 10-year-old children. In Study 1, we found evidence that children misattribute affect elicited by attitudinally positive (e.g., cute animals) and negative (e.g., aggressive animals) primes to neutral stimuli (inkblots). In Study 2, we found that, as expected, children’s responses following flower and insect primes were moderated by gender. Girls (but not boys) were more likely to judge inkblots as pleasant when they followed flower primes. Children in Study 3 showed predicted affect misattribution following happy-face compared with sad-face primes. In addition, children’s responses on this child-friendly AMP predicted their self-reported empathy: The greater children’s spontaneous misattribution of affect following happy and sad primes, the more children reported feeling the joy and pain of others. These studies provide evidence that the AMP can be adapted as an implicit measure of children’s attitudes, and the results of Study 3 offer novel insight into individual differences in children’s affective responses to the emotional expressions of others.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».