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Enregistrement W4214683575 · doi:10.1016/j.jecp.2022.105385

Lie-telling for personal gain in children with and without externalizing behavior problems

2022· article· en· W4214683575 sur OpenAlexaff
Victoria Talwar, Jennifer Lavoie

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Child Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDeception detection and forensic psychology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyNormativeDevelopmental psychologyLyingTheory of mindSocial psychologyCognitionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,327 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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