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Enregistrement W2343607845 · doi:10.1177/0165025415626518

Polite, instrumental, and dual liars

2016· article· en· W2343607845 sur OpenAlexaff
Jennifer Lavoie, Sarah Yachison, Angela M. Crossman, Victoria Talwar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Behavioral Development · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDeception detection and forensic psychology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitenessPsychologyLyingDeceptionSocializationSocial skillsLie detectionTheory of mindInterpersonal communicationInterpersonal relationshipSocial psychologySocial cognitionDevelopmental psychologyDual (grammatical number)Cognitive psychologyCognitionLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lying is an interpersonal exercise that requires the intentional creation of a false belief in another’s mind. As such, children’s development of lie-telling is related to their increasing understanding of others and may reflect the acquisition of basic social skills. Although certain types of lies may support social relationships, other types of lies are considered antisocial in nature. The goal of this study was to compare several possible correlates, such as cognitive ability and children’s behavior patterns, that may be associated with children’s ( N = 133) use of lies in socially acceptable versus socially unacceptable ways. Children engaged in two lie-telling paradigms: one to measure socially accepted (polite) lies and one to measure socially unaccepted (instrumental) lies. Results indicate that instrumental liars were young with low theory of mind (ToM) scores and had high social skills. Polite liars were the oldest, had high ToM, and had similar levels of social skills as instrumental liars. Truth-tellers and dual liars had lower social skills and moderate ToM in comparison to the instrumental and polite liars. These findings suggest that children use lies selectively to achieve their social goals, and also suggest that children’s lying behavior may change from being self-motivated to being other-motivated as they age, which may reflect socialization toward socially accepted behavior.

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)0,005
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations52
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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