The icing on the cake. Or is it frosting? The influence of group membership on children's lexical choices
Notice bibliographique
Résumé
Using language to construct/negotiate identity and signal affiliation with others is a highly complex skill, and little is known about how this ability develops. Children clearly mirror lexical patterns in their local environment (e.g., Canadian children using zed instead of zee), but do children flexibly adapt their lexical choices on the fly in response to the word choices of different peer groups? To address this question, we examined the effect of group membership on 7- to 9-year-old children’s labeling of objects in a trivia-type game, exploring whether children were more likely to use a particular label if members of their “team” also used that label. In a pre-registered, online study, children (N = 72) were assigned to a team (red or green) and were asked during experimental trials to answer questions—which had multiple possible answers (e.g., blackboard or chalkboard)— after hearing two teammates and two opponents (all pre-recorded) respond to the same question. Results showed that children were significantly more likely to produce labels less commonly used by the community (i.e., dispreferred labels) when their teammates had produced dispreferred labels. Crucially, this effect was tied to group membership, and could not be explained by children simply mirroring the labels used by all children in the game. We discuss the implications of this study for understanding how children use language to construct their identities and position themselves in relation to others.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».