Can Sol's Explanation for the Evolution of Animal Innovation Account for Human Innovation?
Notice bibliographique
Résumé
Sol argues that innovation propensity is not a specialized adaptation resulting from targeted selection but an instance of exaptation because selection cannot act on situations that are only encountered once. In exaptation, a trait that originally evolved to solve one problem is co-opted to solve a new problem; thus the trait or traits in question must be necessary and sufficient to solve the new problem. Sol claims that traits such as persistence and neophilia, are necessary and sufficient for animal innovation, which is a matter of trial and error. We suggest that this explanation does not extend to human innovation, which involves strategy, logic, intuition, and insight, and requires traits that evolved, not as a byproduct of some other function, but for the purpose of coming up with adaptive responses to environmental variability itself. We point to an agent based model that indicates the feasibility of two such proposed traits: (1) chaining, the ability to construct complex thoughts from simple ones, and (2) contextual focus, the ability to shift between convergent and divergent modes of thought. We agree that there is a sense in which innovation is exaptation--it occurs when an existing object or behaviour is adapted to new needs or tastes--and refer to a mathematical model of biological and cultural exaltation. We conclude that much is gained by comparing and contrasting animal and human innovation.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».