Genetic Foundations of Attitude Formation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Since the pioneering work of Eaves and Eysenck (1974) appeared in Nature some 40 years ago, psychologists, sociologists, political scientists, and behavioral geneticists have investigated the effects of nature and nurture on the formation of social attitudes. It has consistently been found that manifestations of social attitudes (i.e., preferences, values, and beliefs pertaining to things such as politics, religion and the treatment of ingroups and outgroups) are genetically influenced. More recently, researchers have focused their efforts on the psychophysiological pathways between gene activity and attitudes. In particular, a broad body of research examines how personality traits may be a link between genetic factors and political orientations. The latter are typically treated as either a single left–right dimension or divided into two core aspects: resistance to change/authoritarian conservatism and acceptance of inequality/social dominance orientation . In this essay, we provide an overview of this research, present some findings from our recent international behavioral genetic study on the topic, and identify key issues for future research. We suggest that future studies treat attitude formation as a complex process in which genetic factors and the psychophysiological phenomena that stem from them are affected by the surrounding social environment and culture. Such research will require (i) international study designs capturing individual and cultural levels of variation and (ii) interdisciplinary collaboration among scientists and researchers in various fields of study such as genetics, psychology, sociology, political science, neuroscience, and human biology.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».