Children's intuitive sense of number develops independently of their perception of area, density, length, and time
Notice bibliographique
Résumé
Young children can quickly and intuitively represent the number of objects in a visual scene through the Approximate Number System (ANS). The precision of the ANS - indexed as the most difficult ratio of two numbers that children can reliably discriminate - is well known to improve with development: whereas infants require relatively large ratios to discriminate number, children can discriminate finer and finer changes in number between toddlerhood and early adulthood. Which factors drive the developmental improvements in ANS precision? Here, we investigate the influence of four non-numeric dimensions - area, density, line length, and time - on ANS development, exploring the degree to which the ANS develops independently from these other dimensions, from inhibitory control, and from domain-general factors such as attention and working memory that are shared between these tasks. A sample of 185 children between the ages of 2 and 12 years completed five discrimination tasks: approximate number, area, density, length, and time. We report three main findings. First, logistic growth models applied to both accuracy and Weber fractions (w; an index of ANS precision) across age reveal distinct developmental trajectories across the five dimensions: while area and length develop by adolescence, time and density do not develop fully until early adulthood, with ANS precision developing at an intermediate rate. Second, we find that ANS precision develops independently of the other four dimensions, which in turn develop independently of the ANS. Third, we find that ANS precision also develops independently from individual differences in inhibitory control (indexed as the difference in accuracy and w between Congruent and Incongruent ANS trials). Together, these results are the first to provide evidence for domain-specific improvements in ANS precision, and place children's maturing perception of number, space, and time into a broader developmental context.
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 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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».