MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2232940917 · doi:10.1111/bjdp.12130

Older (but not younger) preschoolers understand that knowledge differs between people and across time

2016· article· en· W2232940917 sur OpenAlexaff
Julian S. Caza, Cristina M. Atance, Daniel M. Bernstein

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Developmental Psychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Animal Learning Development
Établissements canadiensKwantlen Polytechnic UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyGeneral knowledgeDevelopmental psychologyCognitionCognitive developmentSelf-knowledgeKnowledge levelChild developmentSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined 3- to 5-year-olds' understanding of general knowledge (e.g., knowing that clocks tell time) by investigating whether (1) they recognize that their own general knowledge has changed over time (i.e., they knew less as babies than they know now), and (2) such intraindividual knowledge differences are easier/harder to understand than interindividual differences (i.e., Do preschoolers understand that a baby knows less than they do?). Forty-eight 3- to 5-year-olds answered questions about their current general knowledge ('self-now'), the general knowledge of a 6-month-old ('baby-now'), and their own general knowledge at 6 months ('self-past'). All age groups were significantly above chance on the self-now questions, but only 5-year-olds were significantly above chance on the self-past and baby-now questions. Moreover, children's performance on the baby-now and self-past questions did not differ. Our findings suggest that younger preschoolers do not fully appreciate that their past knowledge differs from their current knowledge, and that others may have less knowledge than they do. We situate these findings within the research on knowledge understanding, more specifically, and cognitive development, more broadly.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBritish Journal of Developmental PsychologyMême sujetChild and Animal Learning DevelopmentTravaux en français237 207