Children’s recognition of causal system categories across superficially distinct events.
Notice bibliographique
Résumé
A deep understanding of any phenomenon requires knowing how its causal elements are related to one another. Here, we examine whether children treat causal structure as a metric for assessing similarity across superficially distinct events. In two experiments, we presented 156 4-7-year-olds (approximately 55% of participants identified as White, 29% as multiracial, and 12% as Asian) with three-variable narratives in which story events unfold according to a causal chain or a common effect structure. We then asked children to make judgments about which stories are the most similar. In Experiment 1, we presented all events in the context of simple, illustrated stories. In Experiment 2, we removed all low-level linguistic cues that may have supported children's similarity judgments in Experiment 1 and used animated videos to support understanding of the causal elements in each story. Results indicated a gradual shift between 4 and 7 years in children's use of causal structure as a metric of similarity between narratives: While we found that children as young as five were capable of correctly representing the causal structure of each story individually, only 6- and 7-year-olds relied on shared causal structure across stories when making similarity judgments. We discuss these findings in light of children's developing causal and abstract reasoning and propose directions for future work. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».