MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2318887624 · doi:10.1037/a0015689

Difficulté des jeunes enfants à comprendre la dissimulation des émotions.

2009· article· fr· W2318887624 sur OpenAlexaff
Mélanie Perron, Pierre Gosselin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Experimental Psychology/Revue canadienne de psychologie expérimentale · 2009
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueChild and Animal Learning Development
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCharacter (mathematics)Facial expressionDevelopmental psychologySocial psychologyCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors investigated the understanding of emotion dissimulation in school-age children. Sixty participants were read short stories in which a main character expressed an emotion or hid an emotion from other characters. The participants were asked to identify the emotion felt by the main characters and to indicate the facial expressions they would display. Then they were asked what emotions the main characters felt while they were displaying these expressions, and what the beliefs of the other story characters would be as to the emotion felt by the main characters. The results revealed that children from 5 to 6 years of age have a partial understanding of emotion dissimulation. They were accurate in finding the emotion felt by the main characters when questioned the first time. They were also accurate in choosing the expressions the main characters would display to hide their emotions. However, they were often inaccurate as to the felt emotions of the main characters when questioned the second time. Compared with 9- and 10-year-olds, the younger children had more difficulty understanding the simultaneous character of felt and displayed emotions. Five- and 6-year-olds were also less accurate than the older children when asked to indicate the beliefs of the other characters in stories where felt emotions were hidden.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations6
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Experimental Psychology/Revue canadienne de psychologie expérimentaleMême sujetChild and Animal Learning DevelopmentTravaux en français237 207