The Neuropsychology and Psychophysiology of Human Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
Since the time of Sir Francis Galton and throughout the 20th century, numerous researchers interested in human intelligence have attempted to identify its biological bases. Some of these attempts have seemed promising at first but have either failed to replicate or have not been pursued for one reason or another; others have yielded a more consistent and reliable pattern of results. In this chapter, four approaches to the investigation of biological correlates of intelligence are described covering (1) anatomical or structural head size and brain volume estimates, (2) psychophysiological event-related potentials, (3) nerve conduction velocity, and (4) cerebral glucose metabolic rates. These are not the only approaches that have been taken to investigate the biology of intelligence, but their description should suffice to give an introduction to the area; coverage of such additional topics as biochemical factors and molecular genetic studies of quantitative trait loci may be found in Vernon (1993a, 1997). One of the most interesting findings from studies in these areas is the extent to which completely noncognitive measures correlate with performance on complex problem-solving and intelligence tests. Offsetting these encouraging empirical results, however, has been a relative dearth of sound theory development. A substantial amount is currently known about which biological and physiological measures and mechanisms correlate with intelligence, but the functional significance of many of these correlations largely remains unclear. One of the central challenges for scientists who pursue the search for the biological bases of human intelligence will be to integrate their findings into a cohesive explanatory framework that goes beyond the correlational and incorporates causational and theoretically compelling substance.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».