Bibliographic record
Abstract
아동들이 공정한 분배(distributive justice)에 관한 결정을 내릴 때에는 균등(Equality)과 공평(Equity)에 관련된 요소들을 고려한다는 것이 그동안 진행되어온 대다수 기존 연구들의 결론이다. 다시 말해서, 특별한 전제 조건이 있지 않은한 아동들은 자원을 균등하게 배분하는 것이 공정한 분배라고 생각한다. 반면, 정당한 사유가 있는 경우에는 균등 분배보다는 해당 사유에 근거해 한 사람이 다른 사람들보다 더 많은 자원을 배분받는 것이 공정한 분배라고 인식한다(Olson & Spelke, 2008; Schmidt, Svetlova, Johe, & Tomasello, 2016). 이처럼 공정한 분배의 개념에 대한 아이들의 인식과 관련된 연구가 그동안 활발히 진행된 것에 비해, 해당 분야의 체계적인 문헌 조사는 상대적으로 미비한 실정이다. 이를 보완하기 위해, 본 논문은 아이들의 공정성과 관련한 사고 과정을 연구한 다양한 기존 논문들을 체계적으로 논의하고 정리하며, 해당 분야 연구의 향후 진행 방향에 대해서 새로운 시사점을 제공한다.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".