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Enregistrement W4392804504 · doi:10.1037/dev0001698

“He did girls’ things!” Hong Kong and Canadian children’s reasoning about moral judgments of peers’ gendered behaviors.

2024· article· en· W4392804504 sur OpenAlexafffundabout
Karen Man Wa Kwan, Sylvia Yun Shi, Laura N. MacMullin, A. Natisha Nabbijohn, Diana E. Peragine, Doug P. VanderLaan, Wang Ivy Wong

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Roles and Identity Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Hong KongUniversity of Toronto
Mots-clésPsychologyDevelopmental psychologyStereotype (UML)Social psychologyMoral reasoningCoding (social sciences)Moral developmentTypically developing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

= 678) reason about their moral judgments of GC and GN peers. After viewing vignettes describing GC and GN boys and girls, we asked children whether each target peer's behavior was right or wrong and why they thought so. We coded children's reasoning using a new coding scheme developed via inductive content analysis. Overall, children's most commonly used reasoning styles were global standard, personal choice, gender stereotypes, "don't know," and others' welfare. Children used more gender stereotype-related reasoning when they were older and from Hong Kong, appraising the GN boy, or when they perceived the target's behavior as wrong. In contrast, children reasoned based on personal choice more when they were from Canada or when they perceived the target's behavior as right. These findings inform how age-, gender-, and culture-related factors are associated with children's reasoning about the acceptability or appropriateness of varying kinds of childhood gendered behavior. They provide insights regarding children's appraisals of different gender expressions by illuminating not only how they view GC and GN peers but also, from their own perspectives, why they do so. These insights have implications for strategies aimed at decreasing gender-related biases and increasing children's acceptance of gender diversity. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,874

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,288 · 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.

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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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