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Enregistrement W2011539792 · doi:10.5964/jspp.v1i1.36

A Complex Systems Approach to the Study of Ideology: Cognitive-Affective Structures and the Dynamics of Belief Systems

2013· article· en· W2011539792 sur OpenAlexaff
Tobias Schröder, Thomas Homer‐Dixon, Jonathan Leader Maynard, Matto Mildenberger, Manjana Milkoreit, Steven Mock, Stephen Quilley, Paul Thagard

Notice bibliographique

RevueJournal of Social and Political Psychology · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOpinion Dynamics and Social Influence
Établissements canadiensBalsillie School of International AffairsUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésIdeologyScholarshipCognitionSociologyEpistemologySocial cognitionConnectionismSocial psychologyCognitive sciencePoliticsPsychologySocial sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose a complex systems approach to the study of political belief systems, to overcome some of the fragmentation in the current scholarship on ideology. We review relevant work in psychology, sociology, and political science and identify major cleavages in the literature: the spatial vs. non-spatial divide (ideologies as reducible to a spatially organized set of dimensions vs. as complex conceptual structures) and the person-group problem (ideologies as driven by psychological needs of individuals vs. by institutional and power structures of society). We argue that construing ideologies as conceptual networks of cognitive-affective representations embedded in social networks of people may provide a path for bridging these existing gaps and epistemological disputes. Tools from cognitive science and computational social science such as cognitive-affective mapping, connectionist simulations, and agent-based modeling are appropriate methods for a new research program that substantiates our complex systems perspective on ideology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,318 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations190
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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