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Enregistrement W2994318927 · doi:10.1037/dev0000857

Children’s use of majority information is influenced by pragmatic inferences and task domain.

2019· article· en· W2994318927 sur OpenAlexafffund
Theresa Pham, Daphna Buchsbaum

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Psychology · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Animal Learning Development
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésPragmaticsObject (grammar)PsychologyIgnoranceTask (project management)PreferencePsycINFOSocial psychologyCognitive psychologyLinguisticsEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

= 250) were given a choice between an object endorsed by a 3-person majority, or one endorsed by a single minority informant. Within each domain, there were 4 pragmatic conditions, each with modified testimony so that the majority either explicitly provided an opinion about or pragmatically implied their opinion about the alternative object chosen by the minority. In the unendorsed condition, informants explicitly unendorsed the unchosen object. In the implied condition, informants said nothing about the unchosen object. In the ignorance condition, informants explicitly expressed ignorance about the unchosen object, and in the hidden condition, the chosen object was the only one present at the time of the endorsement. We found that children were most likely to endorse the majority object in the unendorsed condition, in which the majority's opinion was explicitly stated, and least likely in the hidden condition, in which only one object at a time was present, with the other 2 conditions intermediate. Children's preference for majority testimony also depended on the task domain, with a stronger preference for the majority in the language task than causal task. Children might not simply have a majority bias; rather, they use majority information differently depending on the pragmatics and task demands. (PsycINFO Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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