When children can explain why they believe a claim, they suggest a better empirical test for that claim
Notice bibliographique
Résumé
We tested the hypothesis that children’s ability to reflect on the causes of their uncertainty about a surprising claim allows them to better target their empirical investigation of that claim—and that this ability increases with age. We assigned 4–7-year-old children ( n =174, M age = 68.77 months, 52.87% girls) to either a prompted or an unprompted condition. In each condition, children witnessed a series of vignettes where an adult presented a surprising claim about an object. Children were then asked whether they thought the claim was true or not, how certain or uncertain they were, and how they would test that claim. In the prompted condition, children were also asked why they were certain or uncertain. As predicted, older children were more likely to justify their beliefs and to suggest targeted empirical tests, compared with younger children. Being prompted to reflect on their uncertainty did not increase children’s ability to generate an efficient test for those claims. However, exploratory analyses revealed that children’s ability to provide a plausible reason for their beliefs did, controlling for their ability to select an efficient test for a claim. This suggests that developments in children’s reasoning about their beliefs allow them to more effectively assess those beliefs empirically.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».