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Enregistrement W2171906515 · doi:10.1002/bsl.2142

Young Children's Difficulty with Indirect Speech Acts: Implications for Questioning Child Witnesses

2014· article· en· W2171906515 sur OpenAlexafffund
Angela D. Evans, Stacia N. Stolzenberg, Kang Lee, Thomas D. Lyon

Notice bibliographique

RevueBehavioral Sciences & the Law · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Animal Learning Development
Établissements canadiensUniversity of TorontoBrock University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human DevelopmentSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyDevelopmental psychologyHuman factors and ergonomicsIndirect speechControl (management)Injury preventionSuicide preventionPoison controlSocial psychologyMedicineComputer scienceMedical emergencyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prior research suggests that infelicitous choice of questions can significantly underestimate children's actual abilities, independently of suggestiveness. One possibly difficult question type is indirect speech acts such as "Do you know..." questions (DYK, e.g., "Do you know where it happened?"). These questions directly ask if respondents know, while indirectly asking what respondents know. If respondents answer "yes," but fail to elaborate, they are either ignoring or failing to recognize the indirect question (known as pragmatic failure). Two studies examined the effect of indirect speech acts on maltreated and non-maltreated 2- to 7-year-olds' post-event interview responses. Children were read a story and later interviewed using DYK and Wh- questions. Additionally, children completed a series of executive functioning tasks. Both studies revealed that using DYK questions increased the chances of pragmatic failure, particularly for younger children and those with lower inhibitory control skills.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,105
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,105
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations36
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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