Do Young Children Use Verbal Disfluency as a Cue to Their Own Confidence?
Notice bibliographique
Résumé
Metacognitive reasoning is central to decision-making. For every decision, we can also judge our trust in that decision, or our level of confidence. The mechanisms and representations underlying reasoning about confidence remain debated. We test whether children rely on processing fluency to infer their own confidence: do decisions that come quickly and easily lead to high confidence, while decisions that are slow and effortful result in low confidence? Using children's verbal disfluency-fillers (e.g., "umm," "uhh"), hedges (e.g., "I think," "maybe"), and pauses in speech-as an observable index of processing fluency, we assess whether children's reports of confidence are a read-out of their verbal disfluency. Five-to-eight-year-olds answered semantic questions about animals and performed perceptual comparisons, then reported their confidence in their answers in a two-alternative forced-choice confidence judgment task. Verbal disfluency predicted both answer accuracy and children's reports of confidence: children produced more fillers, more hedges, and longer speech onsets during incorrect trials and during low confidence trials. But we also found a dissociation between fluency and confidence. When examining trials where accuracy and confidence diverge (i.e., correct but low confidence or incorrect but high confidence trials), we observe no reliable relationship between confidence and fillers and hedges, and children take longer to begin answering on high confidence trials. We conclude that-in 5-8-year-old-children-fluency is a reliable tracker of accuracy but not confidence, and that fluency is only predictive of metacognitive judgments in children when confidence and accuracy are aligned.
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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 | 0,001 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».