Children’s sharing behavior with an unfamiliar peer across repeated social interactions.
Notice bibliographique
Résumé
= 1.09; 108 females; 75.7% White) were matched with a same-age, same-sex, unfamiliar peer, and the dyad completed structured and unstructured tasks during three online sessions across 1 month. At the end of each session, children independently and anonymously participated in a task to assess sharing behavior with their interaction partner. We found evidence for three patterns of sharing behavior across the sessions: fair sharers (45.2%), minimal sharers (44.6%), and increasing sharers (10.2%). We examined how children's own traits and social perceptions of their peer's traits predicted sharing behavior. Children who were rated by their parents as lower in temperamental affiliation and children who perceived their social partner as higher in negative traits were likely to share minimally with their peer across sessions. Further, children who were rated by their parents as higher in temperamental shyness and children who perceived their social partner as higher in shy/nervous traits were likely to increase the number of tickets they shared with their peer across sessions. These findings illustrate that children's sharing behavior with an initially unfamiliar peer is related to their own traits and their perception of the recipient and may change over the course of repeated social interactions. These patterns may be driven by differences in social-affiliative goals based on temperament and unfolding social dynamics. (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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».