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Enregistrement W4404044523 · doi:10.1080/15248372.2024.2409680

How Cultural Input Shapes the Development of Idealized Biological Prototypes

2024· article· en· W4404044523 sur OpenAlexfundno aff
Emily Foster‐Hanson, Katherine M. Ziska, Marjorie Rhodes

Notice bibliographique

RevueJournal of Cognition and Development · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Animal Learning Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork UniversityEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNew York UniversityNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésPsychologyCognitive psychologyCognitive science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Young children in the U.S. tend to hold narrow, idealized prototypes for animal and social categories, focusing on ideas about how categories should be and ignoring category variability. The current studies tested how children’s (N = 281) reliance on idealized prototypes might be shaped by adults’ communication of common essentialist and teleological biases. In Study 1, 7- to 8-year-old U.S. children viewed more average members of novel animal categories as prototypical when they heard a teacher correct a generic statement about a characteristic feature and highlight how varied features serve varied functions. In Study 2, explanations about varied functions alone explained this effect for novel animals, with mixed effects for familiar animals; there was no additive effect of correcting generic language. Children in Study 2 also expected functionally ideal features to be more frequent among category members, suggesting that idealized prototypes reflect mistaken assumptions that category members homogeneously share ideal features. Children in Study 2 did not explicitly disapprove of nonconformity, suggesting that idealized prototypes do not reflect an inability to dissociate how things are from how they should be. Together, these results support the proposal that U.S. children’s idealized prototypes are shaped by common conceptual biases perpetuated by cultural input.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,915
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeAutre devis
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'admission1
Résumé présentoui

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