Learning From Others: Selective Requests by 3-Year-Olds of Three Cultures
Notice bibliographique
Résumé
Humans are unique in their propensity to intentionally instruct and subsequently learn a wide range of information from others. We investigated when and how young children become socially resourceful in using others’ expertise, and whether the early propensity to request for help varies across diverse societies. We tested and compared 44 two- to four-year-old children growing up in urban United States and Japan, and rural Canada. Children were faced with two experimenters who demonstrated different abilities (successful vs. unsuccessful) in a toy retrieving task. We measured children’s propensity to request for help and the relative selectivity of requests to one experimenter over another. Results show significant cross-cultural differences. U.S. children’s request behavior differed significantly from the other two societies on three of the four measures. Specifically, U.S. children requested more overall, whereas Japanese children ceased manipulation (“give up”), and Canadian children continued to try on their own. Only the U.S. children show clear selective requests to the successful experimenter. On the last measure (gaze behavior), the U.S. and Canadian children look more to the successful model during the test phase than the unsuccessful model. These findings have implications for social learning research as well as the generalizability of developmental science.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».