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Enregistrement W4376616208 · doi:10.1177/10775595231175913

Child Witnesses Productively Respond to “How” Questions About Evaluations but Struggle With Other “How” Questions

2023· article· en· W4376616208 sur OpenAlexaff
Hayden Henderson, Colleen E. Sullivan, Breanne E. Wylie, Stacia N. Stolzenberg, Angela D. Evans, Thomas D. Lyon

Notice bibliographique

RevueChild Maltreatment · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésPsychologyVerbQuestions and answersDevelopmental psychologyClothingLeading questionSexual abuseSocial psychologyPoison controlSuicide preventionCognitive psychologyMedicineLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Child interviewers are often advised to avoid asking “How” questions, particularly with young children. However, children tend to answer “How” evaluative questions productively (e.g., “How did you feel?”). “How” evaluative questions are phrased as a “How” followed by an auxiliary verb (e.g., “did” or “was”), but so are “How” questions requesting information about method or manner (e.g., “How did he touch you?”), and “How” method/manner questions might be more difficult for children to answer. We examined 458 5- to 17-year-old children questioned about sexual abuse, identified 2485 "How” questions with an auxiliary verb, and classified them as “How” evaluative ( n = 886) or “How” method/manner ( n = 1599). Across age, children gave more productive answers to “How” evaluative questions than “How” method/manner questions. Although even young children responded appropriately to “How” method/manner questions over 80% of the time, specific types of “How” method/manner questions were particularly difficult, including questions regarding clothing, body positioning, and the nature of touch. Children’s difficulties lie in specific combinations of “How” questions and topics, rather than “How” questions in general.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,399
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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