Does Pretending Optimize Young Children’s Future-Oriented Decision-Making?
Notice bibliographique
Résumé
Preschoolers often make more optimal future-oriented decisions for another person than for themselves (i.e., other-over-self advantage). This advantage may reflect psychological distance from the self, reducing children’s tendency to be biased by their current state. Two experiments explored whether other distancing techniques, pretense/role-playing specifically, benefit children’s performance on a Delay of Gratification (DoG) task and a Preferences task (in which children are asked to predict whether they/another child will prefer an adult- or child-preferable item when “all grown up”). In Experiment 1A, we tested whether pretending to be another child confers a similar advantage as choosing for another child for 44- to 64-month-olds (N = 98) residing in Ottawa, Canada. While children performed better than chance when choosing for a peer on the Preferences task (p < 0.001), pretending to be a peer did not boost children’s performance relative to chance. A further 27 preschoolers from Ottawa (Experiment 1B) completed the Preferences task while pretending to be an adult and asked about current preferences. Preschoolers highly favored the child items (p = 0.002), suggesting that even pretending to be an adult did not improve task performance. We discuss the implications of our findings in the contexts of psychological distancing, pretending, and future directions for improving future-oriented reasoning in early childhood.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».