The construction of moral agency in mother–child conversations about helping and hurting across childhood and adolescence.
Notice bibliographique
Résumé
This study examined mother-child conversations about children's and adolescents' past harmful and helpful actions. The sample included 100 mothers and their 7-, 11-, or 16-year-old children; each dyad discussed events when the child (a) helped a friend and (b) hurt a friend. Analyses suggested that conversations about help may serve to facilitate children's sense of themselves as prosocial moral agents; mothers focused on children's feelings of pride, positive judgments of the child's behavior, and positive insights about the child's characteristics that could be drawn from the event. In turn, conversations about harm were more elaborated and contentious than those about help, and reflected more complex maternal goals; although mothers highlighted children's wrongdoing (e.g., by noting negative consequences of the child's actions for others), they also engaged in a variety of strategies that may support children's ability to reconcile their harmful actions with a positive self-view (e.g., by noting what children did do well or their capacity for repair). With respect to age effects, results revealed that older children played an increasingly active and spontaneous role in discussions. Furthermore, as compared with 7-year-olds, conversations with 11- and 16-year-olds focused more on psychological insights that could be drawn from experiences and less on children's concrete harmful and helpful actions. Overall, results illuminate the processes whereby conversations with mothers may further children's developing understandings of their own and others' moral agency, and how discussions of prosocial and transgressive moral experiences may provide distinct but complementary opportunities for moral socialization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».