MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2469116821 · doi:10.5539/jedp.v6n2p14

Children’s and Adults’ Understanding of Faux Pas and Insults

2016· article· en· W2469116821 sur OpenAlexvenueno aff
Rae Anne M. Pearson, Bradford H. Pillow

Notice bibliographique

RevueJournal of Educational and Developmental Psychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Animal Learning Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsultPsychologyFeelingHarmAffect (linguistics)Developmental psychologyPerceptionIgnoranceSocial psychologyCommunicationLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>We examined 7- to 11-year-old children’s and adults’ social understanding by presenting stories containing either a verbal faux pas or a deliberate insult. Participants were asked about the speaker’s knowledge, intent, and affect, and about the listener’s perception of the speaker’s intent, and the listener’s affect before and after the speaker apologized. Nine-year-olds, 11-year-olds, and adults recognized that the speaker’s knowledge or ignorance, but younger children did not. All age groups judged that the speaker did not intend harm and that the listener would not perceive the listener as intending harm. Nine-year-olds, 11-year-olds, and adults rated the speaker as feeling worse in faux pas stories than in insult stories, but younger children did not. All age groups rated the listener as feeling worse in insult stories than in faux pas stories. Children judged that an apology would improve the listener’s feelings more than adults did.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,785

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Educational and Developmental PsychologyMême sujetChild and Animal Learning DevelopmentTravaux en français237 207