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Enregistrement W4410636215 · doi:10.1016/j.infbeh.2025.102068

A quarter century of research on infant contingency learning: Current and future directions

2025· article· en· W4410636215 sur OpenAlexaboutno aff
Kimberly Cuevas, John Colombo

Notice bibliographique

RevueInfant Behavior and Development · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institutes of Health
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Current (fluid)ContingencyPsychologyHistoryEngineeringEpistemologyElectrical engineeringPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although traditional learning paradigms provided a substantial base for the emergence of the field of infant studies from the 1960s through the 1990s, research on contingency (operant) learning in infancy has not attracted much attention over the last 25 years. While the reasons for such neglect are unclear, learning protocols offer valuable contributions to the field of infant studies, spanning basic research, translational work, and application. An examination of the literature over the last quarter century shows operant learning concepts in use with respect to the development of agency, goal blockage reactivity, clinical cross-group comparisons, and developmental interventions. Building upon the foundation that infants are capable of contingency learning, research has explored underlying mechanisms, including coordinated movement dynamics and psychobiological correlates. Methodological innovations-such as novel paradigms and cutting-edge techniques like motion capture, eye-tracking, and computational modeling-have further refined our understanding of these processes. Efforts have also focused on identifying conditions that promote learning and factors contributing to data loss. An overarching question remains whether infants demonstrate agency during contingency learning. Additionally, recent research has shifted from a primarily experimental group approach to considering individual differences in early learning. However, it is unclear whether traditional learning metrics effectively capture nonmonotonic behavioral change and variability in learning patterns. The review offers cogent rationales for reintegrating these paradigms into the field of infant studies, discusses gaps in the literature that should be addressed for this goal to be realized, and proposes future directions for advancing the field.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0040,009
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,352 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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