Working across religions, cultures, settings, and development: Protocol for wave 2 data collection with children and parents by the developing belief network
Notice bibliographique
Résumé
The Developing Belief Network is a global research collaborative studying religious development in diverse social-cultural settings, with a focus on the intersection of cognitive mechanisms and cultural beliefs and practices in early and middle childhood. The current manuscript describes the study protocol for the network's second wave of data collection, which aims to further explore the development and diversity of religious cognition and behavior using a multi-time point approach. This protocol is designed to investigate three key research questions-how children represent and reason about religious and supernatural agents, how children represent and reason about religion as an aspect of social identity, and how religious and supernatural beliefs are transmitted within and between generations-via a set of eight tasks for children between the ages of 5 and 13 years and a survey completed by their parents/caregivers. This study is being conducted in 41 distinct cultural-religious settings, spanning 16 countries and 12 written languages. In this manuscript, we provide detailed descriptions of all elements of this study protocol, and give a brief overview of the ways in which this protocol has been adapted for use in diverse religious communities. As one example of how this protocol has been implemented outside of the United States, we present Arabic- and English-language study materials for children being raised in one of the following religious traditions in Lebanon: the Druze faith, Maronite Christianity, Orthodox Christianity, Shia Islam, or Sunni Islam. We end with reflections on the challenges of developing and implementing large-scale, multi-site, multi-time point studies of child development; our approach to navigating these challenges; and our suggestions for how future researchers might learn from our experiences and build on the work presented here.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».