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Enregistrement W3043157428

정보제공자의 의견과 관련한 아이들의 도덕적 판단의 이해

2018· article· ko· W3043157428 sur OpenAlexvenueno aff
Melanie Killen

Notice bibliographique

RevueEarly childhood education · 2018
Typearticle
Langueko
DomaineEngineering
ThématiqueMilitary Technology and Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

본 연구는 아동들이 사회적 배제(따돌림)에 대한 도덕적 판단을 내릴 때 본인 자신의 생각에 기초하는지 아니면 정보 제공자 역할을 담당하는 타인의 의견에 기초하는지에 대한 연구이다. 총 139명의 아동들이 본 연구 조사에 참여하였으며, 참여 아동들을 두 개의 연령 집단 (4-5세 그룹 v. 6-7세 그룹)으로 나누어 각 집단 간의 차이를 연구 분석하였다. 아동들은 사회적 배제(따돌림)에 관련된 에피소드(예: “여러 명의 친구들이 어느 한 아이가 외국인이라는 이유로 그 아이를 따돌렸다”)를 듣고 난 후, 바로 이어서 이에 대해 상반되는 주장을 하는 두 부류의 정보 제공자의 의견을 접하였다. 한 부류는 여러 명의 또래 아이들로 이루어진 집단이었고, 다른 부류는 한 명의 어른이었다. 한 쪽의 정보 제공자 집단이 “이것은 타당하다”라고 주장할 때, 반대로 다른 정보 제공자는 “이것은 타당하지 않다”라고 주장하였다. 본 연구의 결과에 따르면, 아동들이 사회적 배제(따돌림)에 대한 도덕적 판단을 내릴 때에는, 외부의 정보 제공자의 의견보다 본인들의 생각에 기초하는 경향을 보였다. 즉, 정보 제공자가 여러 명의 또래 아이들로 이루어진 집단이든 한 명의 어른이든 관계없이 아동들은 타인의 견해 대신 본인 자신의 의견을 적극적으로 활용하여 도덕적 판단을 내렸다. 더 나아가, 연령대가 높은 6-7세 아동들은 연령대가 낮은 4-5세 아동들보다 더욱 적극적으로 자신의 의견을 반영하여 도덕적인 판단을 내리는 양상을 띄었다.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,013
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,003

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,210 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2018
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