Liar liar! Pants on fire: Detecting the trustworthiness of children's statements
Notice bibliographique
Résumé
Interpersonal trust is essential to our social relations and is vital for maintaining positive interpersonal relations, both in terms of friendship formation and maintenance and in terms of conventions of day-to-day communications (Grice, 1980; Rotenberg, 1991; Rotter, 1980). Honesty is an integral part of trustworthiness. According to Rotenberg and colleagues' conceptualization of trustworthiness, honesty is one of three bases of trust (Rotenberg, Boulton, and Fox, 2005; Rotenberg, Fox, Green, Ruderman, Slater, Stevens, and Carlo, 2005; Rotenberg, MacDonald, and King, 2004). According to this framework, there are three fundamental bases of trustworthiness that include honesty (which is the focus of this chapter), reliability, and emotional trust (see Chapter 2 for further details). Others' perceptions of one's honesty are also an important aspect of trustworthiness, as they can affect the assessment of one's trustworthiness and have social consequences. Individuals hold cognitive representations of the extent to which they trust another (i.e., belief that another is telling the truth). Thus, an adult may believe that a child is honest. However, there is also the actual behavior of the child, which is their dispositional trustworthiness. A child's dispositional trustworthiness is reflected in their behavior to tell the truth and keep promises. Thus, there is a dyadic relationship between both trust beliefs and the trustworthiness revealed by the child's behavior. A dyadic partner holds trust beliefs that may match (or mismatch) the trustworthiness of another.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».