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Enregistrement W2734372955 · doi:10.1111/desc.12585

Telling young children they have a reputation for being smart promotes cheating

2017· article· en· W2734372955 sur OpenAlexaff
Li Zhao, Gail D. Heyman, Lulu Chen, Kang Lee

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensChild and Family Research InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTemptationReputationCheatingPsychologyControl (management)Social psychologyTask (project management)Affect (linguistics)Developmental psychologyInternet privacyEconomicsComputer scienceCommunicationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present research examined the consequences of telling young children they have a reputation for being smart. Of interest was how this would affect their willingness to resist the temptation to cheat for personal gain as assessed by a temptation resistance task, in which children promised not to cheat in the game. Two studies with 3- and 5-year-old children (total N = 323) assessed this possibility. In Study 1, participants were assigned to one of three conditions: a smart reputation condition in which they were told they have a reputation for being smart, an irrelevant reputation control condition, or a no reputation control condition. Children in the smart reputation condition were significantly more likely to cheat than their counterparts in either control condition. Study 2 confirmed that reputational concerns are indeed a fundamental part of our smart reputation effect. These results suggest that children as young as 3 years of age are able to use reputational cues to guide their behavior, and that telling young children they have a positive reputation for being smart can have negative consequences.

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)0,009
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations60
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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