Infants’ Social Evaluation of Helpers and Hinderers: A Large‐Scale, Multi‐Lab, Coordinated Replication Study
Notice bibliographique
Résumé
Evaluating whether someone's behavior is praiseworthy or blameworthy is a fundamental human trait. A seminal study by Hamlin and colleagues in 2007 suggested that the ability to form social evaluations based on third-party interactions emerges within the first year of life: infants preferred a character who helped, over hindered, another who tried but failed to climb a hill. This sparked a new line of inquiry into the origins of social evaluations; however, replication attempts have yielded mixed results. We present a preregistered, multi-laboratory, standardized study aimed at replicating infants' preference for Helpers over Hinderers. We intended to (1) provide a precise estimate of the effect size of infants' preference for Helpers over Hinderers, and (2) determine the degree to which preferences are based on social information. Using the ManyBabies framework for big team-based science, we tested 1018 infants (567 included, 5.5-10.5 months) from 37 labs across five continents. Overall, 49.34% of infants preferred Helpers over Hinderers in the social condition, and 55.85% preferred characters who pushed up, versus down, an inanimate object in the nonsocial condition; neither proportion differed from chance or from each other. This study provides evidence against infants' prosocial preferences in the hill paradigm, suggesting the effect size is weaker, absent, and/or develops later than previously estimated. As the first of its kind, this study serves as a proof-of-concept for using active behavioral measures (e.g., manual choice) in large-scale, multi-lab projects studying infants.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».