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Enregistrement W2572531414 · doi:10.1080/13854046.2016.1268650

Assessing social cognition: age-related changes in moral reasoning in childhood and adolescence

2017· article· en· W2572531414 sur OpenAlexafffund
V. Chiasson, Evelyn Vera-Estay, Gabrielle Lalonde, Julian Dooley, Miriam H. Beauchamp

Notice bibliographique

RevueThe Clinical Neuropsychologist · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCognitionMoral reasoningPsychologyDevelopmental psychologySocial cognitionSocial psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: There is increasing recognition that socio-cognitive skills, such as moral reasoning (MR), are affected in a wide range of developmental and neuropsychological conditions. However, the lack of appropriate measures available to neuropsychologists poses a challenge for the direct assessment of these skills. This study sought to explore age-related changes in MR using an innovative visual tool and examine the developmental sensitivity of the task. METHOD: To address some of the methodological limitations of traditional measures of MR, a novel, visual task, the Socio-Moral Reasoning Aptitude Level (So-Moral), was used to evaluate MR in 216 healthy participants aged 6-20 years. RESULTS: The findings show a linear increase in MR from childhood to late adolescence with significant group differences between childhood (6-8 years) and preadolescence (9-11 years), and between early adolescence (12-14 years) and middle adolescence (15-17 years). CONCLUSIONS: Interpreted in light of current brain development research, the results highlight age-related changes in MR that offer insight into typical MR development and opportunities for comparisons with clinical populations. The findings also provide evidence of the potential of the So-Moral as a developmentally appropriate measure of MR throughout childhood and adolescence.

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)0,004
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,319
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,115 · 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

Citations54
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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