Knowing who knows: Infants’ metacognitive and causal learning abilities guide selective social learning
Notice bibliographique
Résumé
Given the widespread interest in the development of children’s selective social learning, there is mounting evidence suggesting that infants prefer to learn from competent informants (Poulin-Dubois & Brosseau-Liard, 2016). However, little research has been dedicated to understanding how this selectivity develops. The present study investigated whether causal learning and precursor metacognitive abilities govern discriminant learning in a classic word-learning paradigm. Infants were exposed to a speaker who accurately (reliable condition) or inaccurately (unreliable condition) labeled familiar objects, and were subsequently tested on their ability to learn a novel word from the informant. The predictive power of causal learning skills and precursor metacognition (as measured through decision confidence) on infants’ word learning was examined across both reliable and unreliable conditions. Results suggest that infants are more inclined to accept an unreliable speaker’s testimony on a word learning task when they also lack confidence in their own knowledge on a task measuring their metacognitive ability. Additionally, when uncertain, infants draw on causal learning abilities to better learn the association between a label and a novel toy. This study is the first to shed light on the role of causal learning and precursor metacognitive judgments in infants’ abilities to engage in selective trust.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».