But that’s possible! Infants, pupils, and impossible events
Notice bibliographique
Résumé
Infants' expectations of the world around them have been extensively assessed through the violation of expectation paradigm and related habituation tasks. Typically, in these tasks, longer looking to impossible events following familiarisation with possible equivalents is taken to reflect surprise at their occurrence, thus revealing infants' knowledge. In this study, the role of learning during the task itself is explored by switching the archetypal approach on its head and familiarising infants to impossible events. In a partial replication of Jackson and Sirois (2009), nine-month-old infants were presented with short video clips of toy trains moving around a circular track. A tunnel over a short section of the track meant trains were briefly occluded as they completed a circuit. In impossible versions of events, the train switched colours while occluded by the tunnel. Both looking times and pupil dilation were used as dependent measures. Using a factorial design in which perceptual (novelty-familiarity) and conceptual (possible-impossible) variables were independently and jointly analysed, we show that infants showed greater responding to possible events than to impossible events following familiarisation. Pupil dilation data successfully allowed for more precise interpretation of infants' perception of events than could have been achieved through looking times alone. These findings suggest a central role for learning in violation of expectation tasks, and also further support the use of pupil dilation as a dependent measure in infancy work.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».