Rethinking the implications of numerical ratio effects for understanding the development of representational precision and numerical processing across formats.
Notice bibliographique
Résumé
Numerical ratio effects are a hallmark of numerical comparison tasks. Moreover, ratio effects have been used to draw strong conclusions about the nature of numerical representations, how these representations develop, and the degree to which they generalize across stimulus formats. Here, we compute ratio effects for 1,719 children from Grades K-6 for each individual separately by computing not just the average ratio effect for each person, but also the variability and statistical magnitude (effect-size) of their ratio effect. We find that individuals' ratio effect-sizes in fact increase over development, calling into question the view that decreasing ratio effects over development indicate increasing representational precision. Our data also strongly caution against the use of ratio effects in inferring the nature of symbolic number representation. While 75% of children showed a statistically significant ratio effect for nonsymbolic comparisons, only 30% did so for symbolic comparisons. Furthermore, whether a child's nonsymbolic ratio effect was significant did not predict whether the same was true of their symbolic ratio effect. These results undercut the notions (a) that individuals' ratio effects are indicative of representational precision in symbolic numbers, and (b) that a common process generates ratio effects in symbolic and nonsymbolic formats. Finally, for both formats, it was the variability of an individual child's ratio effect (not its slope or even effect-size) that correlated with arithmetic ability. Taken together, these results call into question many of the long-held tenets regarding the interpretation of ratio effects-especially with respect to symbolic numbers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».