Descriptive Norms Influence Children’s Injunctive and Moral Norm Beliefs
Notice bibliographique
Résumé
How do children integrate descriptive norms about how others commonly behave with their injunctive norm beliefs about how they should behave? Does this relationship vary depending on the type of normative behavior? We investigated these questions in 6-9-year-olds (N = 234) from the US in two preregistered studies. In Study 1, we examined whether children’s injunctive beliefs, moral evaluations, behavioral intentions, and punishment ratings were influenced by descriptive norm information that a behavior is relatively common or uncommon. In Study 2, we tested whether children updated their own beliefs in response to descriptive norm information using a within-subject, pre-post design. We also explored whether the influence of descriptive norm information varies by the type of normative behavior (Studies 1 & 2: negatively valenced conventional, positively valenced conventional, personal preferences; Study 1 only: COVID19 health behaviors). Across both studies, we found that by 6 years of age, children integrated descriptive norm information such that their average belief ratings were influenced more by common than uncommon descriptive norms for all behaviors except personal preferences. In contrast to our predictions, children did not consistently update their prior beliefs in response to novel descriptive norm information. However, when they did update, they did so to different extents depending on the normative belief measure, type of behavior, and its frequency. Our findings suggest that, by middle-childhood, children’s injunctive norm and moral beliefs are influenced by the frequency of descriptive normative information and, more broadly, point to the bottom-up influences of children’s normative beliefs.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».