“Are You <i>Really</i> Sad?” Infants Show Selectivity in Their Behaviors Toward an Unconventional Emoter
Notice bibliographique
Résumé
We examined whether 18‐month‐olds understand how the emotional valence of people's experiences predicts their subsequent emotional reactions, as well as how their behaviors are influenced by the reliability of the emoter. Infants watched a person express sadness after receiving an object that was either inappropriate (conventional emoter) or appropriate (unconventional emoter) to perform an action. Then, infants’ imitation, social referencing, and prosocial behaviors (helping) were examined when interacting with the person. Results showed that during the exposure phase, the unconventional group showed visual search patterns suggesting hypothesis testing and expressed less concern toward the person than the conventional group. In the social referencing task, the conventional group preferred to search for the target of a positive expression as opposed to the disgust object. In contrast, the unconventional group was more likely to trust the person's negative expression. As expected, no differences were found between the groups on the instrumental helping tasks. However, during the empathic helping tasks, the conventional group needed fewer prompts to help than the unconventional group. These findings provide the first evidence that the congruence between a person's emotional responses and her experiences impacts 18‐month‐olds’ subsequent behaviors toward that person.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».