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Enregistrement W4399523074 · doi:10.3389/fpsyg.2024.1390741

Time pressure increases children’s aversion to advantageous inequity

2024· article· en· W4399523074 sur OpenAlexafffundabout
John Corbit

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueDecision-Making and Behavioral Economics
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyInequity aversionSocial psychologyCognitive psychologyDevelopmental psychologyInequality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relative contribution of intuitive and reflective cognitive systems in cooperative decision making is a topic of hot debate. Research with adults suggests that intuition often favors cooperation, but these effects are contextually sensitive. Emerging evidence has shown that in many contexts children show a tendency toward intuitive cooperation, but research investigating these processes in children is sparse and has produced mixed findings. In the current study we investigated the influence of intuitive and reflective decision processes on children’s fairness behavior by manipulating decision time. We tested (N = 158) pairs of children between 4 and 10 years of age from a rural community in Canada. Children’s decisions to accept or reject allocations of candies were either made under time pressure or after a 10-s delay. We assessed the impact of decision time on children’s aversion to inequitable distributions of resources by comparing their responses to equal allocations with either disadvantageous allocations or advantageous allocations. We found that children showed a greater age-related increase in advantageous inequity aversion when decisions were made under time pressure compared to when they were made after a delay. In contrast, we did not observe a significant impact of decision time on the development of disadvantageous inequity aversion. These findings suggest that intuitive decision processes may contribute to the development of fairness concerns in middle childhood.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,361 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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