Notice bibliographique
Résumé
The psychological literature today is awash in ungrounded concepts and methods. Although our more sophisticated colleagues are careful to operationalize their concepts (e.g., fear), others use the same concepts with reckless abandon, constructing conceptual edifices on the weakest of foundations. For such “theorists, ” it sometimes seems that evidence has become an inconvenience. One can almost hear them exclaiming: “Evidence be damned. We have minds to explore!” Given this current intellectual climate, it is not surprising that anthropomorphism is popular once again. Along with its fellow travelers—mentalism, introspection, and anecdotalism—anthropomorphism has infected the animal behavior literature in the same way that nativism has infected developmental psychology (Blumberg, 2005). I admire Clive Wynne for his stubborn passion in this struggle. But as I read his astute and perceptive essay—and it should be said that I read it as someone who did not need to be convinced—I found myself aching to change the ground rules of the debate. In particular, I believe it is time to begin demanding that some meat be placed on the anthropomorphism bones. To that end, I would like to see the proponents of anthropomorphism answer some basic questions. Can anthropomorphism form the foundation of an empirical science? It has been argued that anthropomorphism aids the behavioral scientist to discover new facts and generate new hypotheses about animal behavior (Burghardt, 1991). This claim should be testable. Accordingly, I would like to see some effort devoted to documenting whether individuals who explicitly engage in anthropomorphism have a track I thank Ed Wasserman for his helpful comments on an earlier draft of this essay. Correspondence concerning this article should be addressed
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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 | 0,058 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,071 |
| Communication savante | 0,015 | 0,044 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».