AN ECOLOGICAL APPROACH TO THEORY-OF-MIND MEASUREMENT: CREATION OF THE EV-TOMI FROM OPEN-ENDED REPORTS
Notice bibliographique
Résumé
Theory-of-Mind (ToM), or mentalizing about what other people might be thinking about, is an important part of conscious experience that facilitates social cognition and navigation of our perceived worlds (e.g., predicting other people's thoughts and behaviours).In a 2023 study, our research group began exploring Theory-of-Mind in relation to inner speech, and we found that the selected ToM measures left something to be desired.For example, measures claiming to capture ToM had items that seemed to describe understanding of one's own time perception or one's own episodic memory rather than thinking about other people's mentalizations.Furthermore, existing ToM questionnaires are typically based on a priori notions of what researchers think ToM is, for example, as informed by literature reviews and judged by a panel of experts.To fill this gap, and in seeking ecological validity for ToM measurement, our team took an open-format approach to ask Canadian students, "if you are trying to infer what other people are thinking or experiencing, what comes into your mind?"We have used these responses to create the "Ecologically Valid Theory-of-Mind Inventory" (EV-ToMI).Here we present preliminary results of endorsement, reliability, and validity of this measure, and relationships with other self-processes.
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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 | 0,099 | 0,193 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».