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Enregistrement W2890767182 · doi:10.1073/pnas.1805016115

Cross-cultural invariances in the architecture of shame

2018· article· en· W2890767182 sur OpenAlexaff
Daniel Sznycer, Dimitris Xygalatas, Elizabeth Agey, Sarah Alami, Xiao-Fen An, K.I. Ananyeva, Quentin D. Atkinson, Bernardo R. Broitman, Thomas J. Conte, Carola Flores, Shintaro Fukushima, Hidefumi Hitokoto, А.Н. Харитонов, Charity N. Onyishi, Ike E. Onyishi, Pedro Romero, Joshua M. Schrock, J. Josh Snodgrass, Lawrence S. Sugiyama, Kosuke Takemura, Cathryn Townsend, Jin‐Ying Zhuang, Athena Aktipis, Lee Cronk, Leda Cosmides, John Tooby

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotions and Moral Behavior
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesJohn Templeton Foundation
Mots-clésShameSimilarity (geometry)DevaluationSet (abstract data type)Variation (astronomy)Scale (ratio)Product (mathematics)Social psychologyPsychologySociologyEconomic geographyLinguisticsMathematicsComputer scienceGeographyArtificial intelligencePhilosophyGeometryCartographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance This set of experiments shows that in 15 traditional small-scale societies there is an extraordinarily close correspondence between ( i ) the intensity of shame felt if one exhibited specific acts or traits and ( ii ) the magnitude of devaluation expressed in response to those acts or traits by local audiences, and even foreign audiences. Three important and widely acknowledged sources of cultural variation between communities—geographic proximity, linguistic similarity, and religious similarity—all failed to account for the strength of between-community correlations in the shame–devaluation link. This supplies a parallel line of evidence that shame is a universal system, part of our species’ cooperative biology, rather than a product of cultural evolution.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations196
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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