Understanding antagonism: a comment on Sheehan and Bergman
Notice bibliographique
Résumé
Sheehan and Bergman (2016) point to Rohwer’s (1982) classic paper as the source of their central insight regarding antagonistic evolution stating that “to our knowledge, he was the first to propose that social recognition may limit the evolution of a quality signal by eliminating the need for a signal in certain social systems.” Although this may not have been the authors’ intent, this phrasing generates the impression that badges of status are some kind of “default setting” and the possibility for social recognition thus “prevents” such signals from evolving, whereas, as originally formulated, and as Sheehan and Bergman (2016) themselves report, the argument is that, when group size is small and social recognition sufficient, badges of status are simply not advantageous. When put this way, it all seems much less antagonistic. To be fair, the authors state explicitly that limitation occurs through the “elimination of need” but, again, this phrasing suggests the presence of something that was subsequently removed. Rohwer’s (1982) argument can equally well be interpreted to mean simply a complete absence of need, and not its elimination. This is a small and trivial point, but the phrasing does help generate the impression that antagonism is central and important, but perhaps this needs more elaboration for why this should be the case.
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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 | 0,017 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,024 |
| Communication savante | 0,011 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,042 | 0,063 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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 ».