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Enregistrement W4393356726 · doi:10.22541/au.171190345.54279144/v1

The Online Assessment of Toddler Emotional Knowledge

2024· preprint· en· W4393356726 sur OpenAlexaff
Janelle Bobula, Cynthia Côté, Amber Cook, Tasmia Hai, Marlee R. Salisbury, Anna MacKinnon, Ryan J. Giuliano, Gerry Giesbrecht, Catherine Lebel, Lianne Tomfohr‐Madsen, Leslie E. Roos

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of CalgaryUniversité de MontréalUniversity of British ColumbiaYork UniversityUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésToddlerPsychologyContext (archaeology)Developmental psychologyTask (project management)Exploratory research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emotional knowledge (EK) refers to the ability to identify and understand emotions. EK is seldom explored in toddlerhood, when many of its facets begin to develop, nor in the context of online assessments. To address this gap, a sample of 98 toddlers (age:18-36-months, 55 female and 43 male) and their mothers (Mage= 32.5 years; 89.8% Caucasian) participated in this exploratory study investigating child and maternal characteristics associated with toddlers’ receptive and expressive EK abilities, which were evaluated using an online modified version of the Affective Knowledge Task (AKT). Results support the feasibility of assessing toddler EK online, as most of the toddlers (68.3%) were able to partially complete the task. Stronger receptive and expressive EK were both associated with older child age, yet receptive abilities were inversely related to maternal depression severity. Methodological strengths and suggestions are discussed to facilitate research including online assessments with younger cohorts.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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