Peningkatan Kualitas Kerja Berdasarkan Aspek Ergonomika pada Packing and Vanning Division PT. Toyota Motor Manufacturing Indonesia, Sunter 1 Plant Jakarta.
Notice bibliographique
Résumé
We examined how naming objects with unique labels influenced infants' reasoning about the non-obvious properties of novel objects. Seventy 14- to 16-month-olds participated in an imitation-based inductive inference task during which they were presented with target objects possessing a non-obvious sound property, followed by test objects that varied in shape similarity in comparison to the target. Infants were assigned to one of two groups: a <i>No Label</i> group in which objects were introduced with a general attentional phrase (i.e., "Look at this one") and a <i>Distinct Label</i> group in which target and test objects were labeled with two distinct count nouns (i.e., <i>fep</i> vs. <i>wug</i>). Infants in the Distinct Label group performed significantly fewer target actions on the high-similarity objects than infants in the No Label group but did not differ in performance of actions on the low-similarity object. Within the Distinct Label group, performance on the inductive inference task was related to age, but not to working memory, inhibitory control, or vocabulary. Within the No Label condition, performance on the inductive inference task was related to a measure of inhibitory control. Our findings suggest that between 14- and 16-months, infants begin to use labels to carve out distinct categories, even when objects are highly perceptually similar.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».