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Enregistrement W2476891332 · doi:10.1017/ccol0521780136.005

How the brain begets language

2005· book-chapter· en· W2476891332 sur OpenAlexaff
Laura‐Ann Petitto

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2005
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySign languageCognitionLinguisticsSpoken languageHuman languageCognitive scienceAmerican Sign LanguagePhilosophyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I first met Noam Chomsky through a project that attempted to get the baby chimp Nim Chimpsky to “talk.” At nineteen, with the certainty of youth, I knew that I would soon be “talking to the animals.” Nim was the focus of our Columbia University research team’s Grand Experiment: could we teach human language to other animals through environmental input alone with direct instruction and reinforcement principles? Or would there prove to be aspects of human language that resisted instruction, suggesting that language is a cognitive capacity that is uniquely human and likely under biological control? Nim was affectionately named “Chimpsky” because we were testing some of Chomsky’s nativist views. To do so, we used natural sign language. Chimps cannot literally speak and cannot learn spoken language. But chimps have hands, arms, and faces and thus can, in principle, learn the silent language of Deaf people. By the early 1970s, a surprising number of researchers had turned to learning about human language through the study of non-human apes. Noam Chomsky had stated the challenge: important parts of the grammar of human language are innate and specific to human beings alone. Key among these parts is the specific way that humans arrange words in a sentence (syntax), the ways that humans change the meanings of words by adding and taking away small meaningful parts to word stems (morphology), and the ways that a small set of meaningless sounds are arranged to produce all the words in an entire language (phonology). The human baby, Chomsky argued, is not born a “blank slate” with only the capacity to learn from direct instruction the sentences that its mother reinforces in the child’s environment, as had been one of the prevailing tenets of a famous psychologist of the time, B. F. Skinner.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,009
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations75
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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