Looking represents choosing in toddlers: Exploring the equivalence between multimodal measures in forced‐choice tasks
Notice bibliographique
Résumé
In the two-alternative forced-choice (2AFC) paradigm, manual responses such as pointing have been widely used as measures to estimate cognitive abilities. While pointing measurements can be easily collected, coded, analyzed, and interpreted, absent responses are often observed particularly when adopting these measures for toddler studies, which leads to an increase of missing data. Although looking responses such as preferential looking can be available as alternative measures in such cases, it is unknown how well looking measurements can be interpreted as equivalent to manual ones. This study aimed to answer this question by investigating how accurately pointing responses (i.e., left or right) could be predicted from concurrent preferential looking. Using pre-existing videos of toddlers aged 18-23 months engaged in an intermodal word comprehension task, we developed models predicting manual from looking responses. Results showed substantial prediction accuracy for both the Simple Majority Vote and Machine Learning-Based classifiers, which indicates that looking responses would be reasonable alternative measures of manual ones. However, the further exploratory analysis revealed that when applying the created models for data of toddlers who did not produce clear pointing responses, the estimation agreement of missing pointing between the models and the human coders slightly dropped. This indicates that looking responses without pointing were qualitatively different from those with pointing. Bridging two measurements in forced-choice tasks would help researchers avoid wasting collected data due to the absence of manual responses and interpret results from different modalities comprehensively.
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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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».