High consistency of cheating and honesty in early childhood
Notice bibliographique
Résumé
Three preregistered studies examined whether 5-year-old children cheat consistently or remain honest across multiple math tests. We observed high consistency in both honesty and cheating. All children who cheated on the first test continued cheating on subsequent tests, with shorter cheating latencies over time. In contrast, 77% of initially honest children maintained honesty despite repeated failure to complete the tests successfully. A brief integrity intervention helped initially honest children remain honest but failed to dissuade initially cheating children from cheating. These findings demonstrate that cheating emerges early and persists strongly in young children, underscoring the importance of early prevention efforts. They also suggest that bolstering honesty from the start may be more effective than attempting to remedy cheating after it has occurred. RESEARCH HIGHLIGHTS: Our research examines whether 5-year-old children, once they have started cheating, will continue to do so consistently. We also investigate whether 5-year-old children who are initially honest will continue to be honest subsequently. We discovered high consistency in both honesty and cheating among 5-year-old children. Almost all the children who initially cheated continued this behavior, while those who were honest stayed honest. A brief integrity-boosting intervention successfully helped 5-year-old children maintain their honesty. However, the same intervention failed to deter cheaters from cheating again. These findings underscore the importance of implementing integrity intervention as early as possible, potentially before children have had their first experience of cheating.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».