To be fair, generous, or selfish: The effect of relationship on Chinese children’s distributive allocation and procedural application
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Previous research has found that children’s sharing with others relies on fairness norms, but also varies according to their social relationships. The current study focuses on the conflict between fairness and relationship, exploring their impacts across two resource allocation contexts. We used a parallel work task to explore the effect of relationship with different recipients (friend, stranger, or disliked peer) on three allocation patterns (generous, fair, or selfish), when children directly allocated resources (distributive allocation), or applied different procedures to recipients (procedural application). Participants consisted of 123 Chinese children between the ages of 6 and 12. We found that in the distributive allocation context, in which participants directly decided the outcome, children primarily considered their relationship with recipients when dividing resources, not fairness. However, in the procedural application context, in which children could choose different allocation procedures for recipients, children primarily preferred fairness, regardless of social relationship. Moreover, when making distributive allocations, 6‐ to 8‐year‐olds were more selfish toward their disliked peers, whereas 9‐ to 12‐year‐olds tended to be more fair and generous toward their friends and strangers. These findings shed light on the link between social relationship and fairness within different allocation contexts among children of Chinese cultural background.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».