Because ‘everybody believes in different things’: Examining tolerance of divergent preferences, beliefs, and morals in kindergarten students
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Societies are becoming increasingly pluralistic, yet acceptance of differing points of view remains an issue. Thus, it is important to understand how young children think about issues related to acceptance of differing views and factors that may be related to sharing greater levels of tolerance. A total of 167 kindergarten students (ages 4–5) were presented with pictures of hypothetical peers and told that each peer held an opposing view from them with respect to a preference (blue, blocks), belief (believing in fairies, believing in superheroes), or moral (lying, tattling). Children were asked if it was okay for this peer to hold a different view, whether they would be willing to play with the peer, and to justify their responses. Measures of children's theory of mind understanding, language ability, and prosocial behaviour were also collected. Children shared tolerant responses more frequently towards peers who held different preferences and beliefs as compared to different morals. Children who shared intolerant responses frequently rejected the peer's different view. Willingness to play with a peer was largely based on factors unrelated to tolerance such as the peer's appearance. Children with higher theory of mind understanding and older children were significantly more likely to report that it was okay for a peer to endorse a different preference or belief, but not a different moral. Implications for children's reasoning about personal versus moral norms and the promotion of tolerance in the kindergarten years are discussed.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».