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Enregistrement W4405050822 · doi:10.1016/j.jecp.2024.106130

Successful comparisons in novel word generalization: Executive functions or semantic knowledge?

2024· article· en· W4405050822 sur OpenAlexaboutno aff
Yannick Lagarrigue, Jean‐Pierre Thibaut

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Child Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Animal Learning Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Radio Research AgencyAgence Nationale de la RechercheCognitive Neuroscience Society
Mots-clésPsychologyGeneralizationCognitive psychologySemantic memoryExecutive functionsCognitionWord (group theory)Semantics (computer science)Cognitive scienceLinguisticsNeuroscienceComputer scienceEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies indicate that the opportunity to compare several stimuli associated with the same novel object noun, in contrast to a single stimulus design, promotes generalization along conceptually unifying dimensions. In two experiments (N = 240 4- and 5-year-olds), we assessed the link between executive functions and vocabulary (EVIP, a French version [Canadian norms] of the Peabody Picture Vocabulary Test), on the one hand, and children's novel word generalization performance in a comparison design, on the other. The experiments used two types of materials: unfamiliar objects in Experiment 1 and familiar objects in Experiment 2. In both experiments, results revealed a significant association between generalization performance and flexibility, whereas no significant links were observed with inhibition, working memory, or vocabulary. For familiar objects, we anticipated that vocabulary would play a more significant role, which was not what was observed. We interpret these results in terms of children's capacity to shift to other dimensions or to re-describe stimuli. Working memory (i.e., keeping track of dimensions) and inhibition (e.g., inhibiting irrelevant salient dimensions) did not reach significance. We also discuss the absence of correlation between vocabulary and the generalization task.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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