No narrowing in mean Black–White IQ differences—Predicted by heritable g.
Notice bibliographique
Résumé
Comments on the original article, "Intelligence: New findings and theoretical developments," by R. E. Nisbett, J. Aronson, C. Blair, W. Dickens, J. Flynn, D. F. Halpern, and E. Turkheimer (see record 2011-30298-001). The present authors assert Nisbett et al were incorrect when they claimed that between 1972 and 2002 there was a 5.5-point narrowing of the 15-point IQ gap between Blacks and Whites (p. 146). In doing so, they sidestepped Rushton and Jensen's (2006) objections to Dickens and Flynn's (2006) evidence and failed to include subsequent evidence. The present authors maintain that Nisbett et al failed to describe accurately how heritable g provides evidence of a significant genetic contribution to Black-White differences. The present authors claim Nisbett et al obscured the topic by invoking alleged age and social class interactions and adoption studies of very young children. Many twin and adoption studies have shown that by adolescence, there are equal heritabilities (about 50%) for Whites, Blacks, and East Asians (Hur, Shin, Jeong, & Han, 2006; Rushton & Jensen, 2010b). There is no evidence of any special cultural influence, such as extreme deprivation or being raised as a visible minority, that operates in one group and not in others.
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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 | 0,005 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».