Beyond WEIRD: Towards a broad-based behavioral science
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In our response to the 28 (largely positive) commentaries from an esteemed collection of researchers, we (1) consolidate additional evidence, extensions, and amplifications offered by our commentators; (2) emphasize the value of integrating experimental and ethnographic methods, and show how researchers using behavioral games have done precisely this; (3) present our concerns with arguments from several commentators that separate variable “content” from “computations” or “basic processes”; (4) address concerns that the patterns we highlight marking WEIRD people as psychological outliers arise from aspects of the researchers and the research process; (5) respond to the claim that as members of the same species, humans must have the same invariant psychological processes; (6) address criticisms of our telescoping contrasts; and (7) return to the question of explaining why WEIRD people are psychologically unusual. We believe a broad-based behavioral science of human nature needs to integrate a variety of methods and apply them to diverse populations, well beyond the WEIRD samples it has largely relied upon.
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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 | 0,104 | 0,223 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,058 |
| Communication savante | 0,010 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».