Young children’s updating of mental representations of story characters and events based on verbal and pictorial information
Notice bibliographique
Résumé
The ability to create mental models of story events is essential for narrative comprehension, yet little is known about the mechanisms that support children's ability to build and update an integrated mental representation of a story (a 'situation model') as it unfolds. The current study investigated very young children's ability to update their situation model of a simple story from verbal and pictorial information about a physical event, manipulating both the explicitness of verbal information and the informativeness (Study 1) and presence (Study 2) of pictorial information. Sixty-four 2-year-olds (35 girls) and 67 3-year-olds (36 girls) participated in Study 1, and 119 2-year-olds (69 girls) and 81 3-year-olds (43 girls) participated in Study 2. Two- and 3-year-olds updated their mental representation of the physical state of the story protagonist at a rate above chance, regardless of the informativeness of an accompanying picture (Study 1) and the explicitness of verbal information provided (Study 2). However, children's age in months significantly predicted 2-year-olds' performance across studies, and in the absence of a picture, 3-year-olds performed less robustly when receiving implicit than when receiving explicit verbal information. Findings suggest that 2- and 3-year-olds can integrate implicit information into their situation model of a story, even when the accompanying pictorial information is not maximally informative, but that implicit verbal information embedded in a narrative presents challenges for young children's updating when provided without pictorial support.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».