Bibliographic record
Abstract
본 연구는 아동들이 사회적 배제(따돌림)에 대한 도덕적 판단을 내릴 때 본인 자신의 생각에 기초하는지 아니면 정보 제공자 역할을 담당하는 타인의 의견에 기초하는지에 대한 연구이다. 총 139명의 아동들이 본 연구 조사에 참여하였으며, 참여 아동들을 두 개의 연령 집단 (4-5세 그룹 v. 6-7세 그룹)으로 나누어 각 집단 간의 차이를 연구 분석하였다. 아동들은 사회적 배제(따돌림)에 관련된 에피소드(예: “여러 명의 친구들이 어느 한 아이가 외국인이라는 이유로 그 아이를 따돌렸다”)를 듣고 난 후, 바로 이어서 이에 대해 상반되는 주장을 하는 두 부류의 정보 제공자의 의견을 접하였다. 한 부류는 여러 명의 또래 아이들로 이루어진 집단이었고, 다른 부류는 한 명의 어른이었다. 한 쪽의 정보 제공자 집단이 “이것은 타당하다”라고 주장할 때, 반대로 다른 정보 제공자는 “이것은 타당하지 않다”라고 주장하였다. 본 연구의 결과에 따르면, 아동들이 사회적 배제(따돌림)에 대한 도덕적 판단을 내릴 때에는, 외부의 정보 제공자의 의견보다 본인들의 생각에 기초하는 경향을 보였다. 즉, 정보 제공자가 여러 명의 또래 아이들로 이루어진 집단이든 한 명의 어른이든 관계없이 아동들은 타인의 견해 대신 본인 자신의 의견을 적극적으로 활용하여 도덕적 판단을 내렸다. 더 나아가, 연령대가 높은 6-7세 아동들은 연령대가 낮은 4-5세 아동들보다 더욱 적극적으로 자신의 의견을 반영하여 도덕적인 판단을 내리는 양상을 띄었다.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.003 |
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".