Lie-telling for personal gain in children with and without externalizing behavior problems
Notice bibliographique
Résumé
Few studies have examined the lie-telling behavior of children who have externalizing problems using experimental procedures. In the current study, children's lie-telling for personal gain (N = 110 boys aged 6-11 years) was examined using an experimental paradigm in relation to their theory-of-mind abilities and inhibitory control as well as their moral evaluations of truths and lies. Children with externalizing behavior problems (n = 53) were significantly more likely to lie and to be less skilled at lying than a typical comparison group (n = 57). Children who had lower theory-of-mind scores were significantly more likely to tell a lie for personal gain compared with those who had higher theory-of-mind scores. Children with externalizing problems who told personal gain lies were also more likely to rate tattle truths more positively than other children. For a subsample of children (n = 55), parent-reported diaries of the frequency of children's lies over 2 weeks revealed a higher frequency of lies by children with externalizing problems compared with the typical comparison group. Children whose parents reported a high frequency of lies for their children were also more likely to lie in the experimental personal gain lie paradigm. Results suggest that children with externalizing behavior may have a different pattern of lie-telling than has been previously reported for normative lie development.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».