How young children come to recommend resource choices that reduce waste
Notice bibliographique
Résumé
Whereas adults are often motivated to minimize material waste, young children are notoriously wasteful of material resources. Wastefulness in children could arise because they do not see the value in minimizing material waste. We explored this possibility in four experiments on children aged 3–7 (total N = 514). Children saw vignettes where an agent chose between two resources: a smaller resource that resulted in minimal waste or a larger one that resulted in greater waste. Around 5.5 years, children indicated that others should select the smaller resource (paper and foods) when this would reduce waste, showing that they think others should minimize material waste. For example, when a person could create a paper snowflake using either a larger or smaller sheet of paper, children aged 5.5 and older recommended using the smaller sheet (reducing the amount of paper wasted as scraps). The experiments also found that this preference does not arise from a simple heuristic to choose smaller resources. Overall, our findings suggest that development in children’s responses resulted from change in their understanding of waste. However, we discuss other potential explanations for the findings, and avenues for future research. • We investigated 3–7-year-olds’ understanding of material waste. • Children judged how agents should complete goals that would produce some waste. • From age 5.5, children recommended methods of completing goals which minimized waste. • We discuss whether older children's success could reflect heuristics rather than true reasoning about waste.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».