Geocentric Gestures as a Research Tool
Notice bibliographique
Résumé
This study1 is part of a large-scale cross-cultural research project on the development of spatial language and cognition, in India, Indonesia and Nepal, that focuses on a culturally particular way of organizing small-scale, table space, using a large-scale geocentric spatial orientation system (Dasen & Mishra, in preparation). One of the main questions is at what age this geocentric frame of reference starts to be effective. The study of language development does not provide a clear answer, because young children (ages 4 to 7) use ambiguous “deictic” descriptions, i.e., they just say “this way” accompanied by a gesture. Can these gestures be used to clarify the meaning of language? To answer this question, 234 video recordings of Nepalese children performing the “Perspectives” task (in which they have to describe the location of three objects placed on a table in front of them, under three different conditions) were analyzed separately for both language and gestures. The results show a good correspondence between language and gestures in 9 to 12 year olds. This allows us to interpret further the frame of reference used by the younger children. Out of 367 items on which young children (4 to 9 years) give an ambiguous deictic answer, only 17% are accompanied with an egocentric gesture, and 83% with a geocentric one (combining 48% large gestures linked to the use of cardinal directions, and 35% medium-large gestures linked to the use of situational local landmarks). This shows that a geocentric frame is at play as early as age 4, even when the child cannot express it clearly in the language.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».