RIGHT AND WRONG FROM THE PERSPECTIVE OF 8- AND 12-YEAR-OLD CHILDREN: AN EXPLORATORY ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Understanding rights not only means knowing what is permitted by law and what is not, but also being aware of and knowing one’s own rights as a human being. This analysis explores how children understand right and wrong, how they gain moral orientations and a sense of justice, and whether they are aware of human rights and children’s rights, and if so to what extent. Twelve children aged either 8 or 12 participated in an interview on a dilemma story, as pioneered by Kohlberg, and were also asked about children’s rights and human rights. Qualitative content analysis showed that the majority used moral judgements based on fairness and justice, taking the view that behaviour that is wrong should be duly punished. Eight children were able to make substantive statements on human rights; of the eight, three also had some knowledge of children’s rights. There were differences between the types of arguments used by the two age groups. There were also some differences between boys and girls, but they were negligible. In German-speaking countries there is little empirical research on children’s rights. Few studies have focused on the topic of human rights from the perspective of educational science, and there is also little research on moral concepts and children’s rights. What follows is therefore a first attempt to link two neglected research topics.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».