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Enregistrement W4246154636 · doi:10.31234/osf.io/rsv3y

The roles of perspective and language in children's ability to delay gratification

2019· preprint· en· W4246154636 sur OpenAlexaff
Caitlin E. V. Mahy, Louis J. Moses, Bronwyn O'Brien, Alex Castro, Leia Kopp, Cristina M. Atance

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Animal Learning Development
Établissements canadiensUniversity of OttawaBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)DistancingPsychologyGratificationConstrual level theoryNormativeDelay of gratificationPreferenceDevelopmental psychologyTask (project management)Perspective-takingCognitive psychologySocial psychologyComputer scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing psychological distance is an established method for improving children’s performance in a number of self-regulation tasks. For example, using a delay of gratification (DoG) task, Prencipe and Zelazo (2005) showed that 3-year-olds delay more for “other” than they do for “self”, whereas 4-year-olds make similar choices for self and other. However, to our knowledge, no work has manipulated language to increase psychological distance in children. In two experiments, we sought to manipulate psychological distance by replicating Prencipe and Zelazo’s age-related findings and extending them to older children (Experiment 1), and also to manipulate psychological distance using the auxiliary verbs “want” and “should” to prime more impulsive, preference-based decisions or more normative, optimal decisions (Experiment 2). In Experiment 1, 96 3- to 7-year-olds showed age-related improvements and interactive effects between age and perspective on DoG performance. In Experiment 2, 132 3- to 7-year-olds showed age-related improvements and a marginal interaction between age and perspective on DoG performance but no effect of auxiliary verbs was detected. Results are discussed in terms of differing developmental trajectories of DoG for self and other due to psychological distancing, and how taking another’s perspective may boost DoG in younger, but not older children.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,287 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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