Little Albert’s alleged neurological impairment: Watson, Rayner, and historical revision.
Notice bibliographique
Résumé
In 2012, Fridlund, Beck, Goldie, and Irons (2012) announced that "Little Albert"-the infant that Watson and Rayner used in their 1920 study of conditioned fear (Watson & Rayner, 1920)-was not the healthy child the researchers described him to be, but was neurologically impaired almost from birth. Fridlund et al. also alleged that Watson had committed serious ethical breaches in regard to this research. Our article reexamines the evidentiary bases for these claims and arrives at an alternative interpretation of Albert as a normal infant. In order to set the stage for our interpretation, we first briefly describe the historical context for the Albert study, as well as how the study has been construed and revised since 1920. We then discuss the evidentiary issues in some detail, focusing on Fridlund et al.'s analysis of the film footage of Albert, and on the context within which Watson and Rayner conducted their study. In closing, we return to historical matters to speculate about why historiographical disputes matter and what the story of neurologically impaired Albert might be telling us about the discipline of psychology today.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,046 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».