Editorial Perspective: Questioning kids: applying the lessons from developmentally sensitive investigative interviewing to the research context
Notice bibliographique
Résumé
In 1989, the United Nations Convention on the Rights of the Child solidified that “the child who is capable of forming his or her own views [has] the right to express those views freely in all matters affecting the child.” Involving children as research participants is one key method of ensuring that children’s voices are heard, especially in psychological science where researchers gather information from children across clinical, developmental, health, cognitive, and social research contexts and in related fields like psychiatry, social work, nursing, and medicine. How we talk to children as researchers affects whether we produce rigorous science, and a consensus that has emerged from decades of research on children’s eyewitness testimony demands that we pause for critical self-reflection. In this piece, we propose that scientists studying children consider a large but siloed body of work on developmentally-sensitive investigative interviewing to facilitate complete, accurate, and honest responding from children in research studies. By examining how researchers phrase questions, how they contextualize questioning, and how they report methodology, we address concrete avenues for ensuring robust and reliable psychological science, as well as pathways for children’s optimal involvement in the research process.
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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 | 0,016 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,008 |
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 ».