Reasoning About Cultural and Genetic Transmission: Developmental and Cross‐Cultural Evidence From Peru, Fiji, and the United States on How People Make Inferences About Trait Transmission
Notice bibliographique
Résumé
Using samples from three diverse populations, we test evolutionary hypotheses regarding how people reason about the inheritance of various traits. First, we provide a framework for differentiat-ing the outputs of mechanisms that evolved for reasoning about variation within and between (a) biological taxa and (b) culturally evolved ethnic categories from (c) a broader set of beliefs and categories that are the outputs of structured learning mechanisms. Second, we describe the results of a modified "switched-at-birth" vignette study that we administered among children and adults in Puno (Peru), Yasawa (Fiji), and adults in the United States. This protocol permits us to study perceptions of prenatal and social transmission pathways for various traits and to differentiate the latter into vertical (i.e., parental) versus horizontal (i.e., peer) cultural influence. These lines of evidence suggest that people use all three mechanisms to reason about the distribution of traits in the population. Participants at all three sites develop expectations that morphological traits are under prenatal influence, and that belief traits are more culturally influenced. On the other hand, each population holds culturally specific beliefs about the degree of social influence on non-morphological traits and about the degree of vertical transmission-with only participants in the United States expecting parents to have much social influence over their children. We reinterpret people's differentiation of trait transmission pathways in light of humans' evolutionary history as a cultural species.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».