Notice bibliographique
Résumé
Many human preferences, choices, emotions, and actions occur in universally similar manners because they are rooted in our common biological heritage. As such, irrespective of whether individuals are Peruvian, French, or Togolese, they are likely to share commonalities as a result of their shared Darwinian histories. In the current article, I provide a brief overview of how the Internet is a powerful tool for investigating such human universals. Given my work at the nexus of evolutionary theory and consumption, I begin with an example from marketing. Few marketing scholars are versed in evolutionary theory and related biological formalisms (Saad, 2007a; Saad, 2008a). As such, they generally view the environment as the key driver in shaping consumption patterns. This is part and parcel of the blank slate view of the human mind (Pinker, 2002), which purports that humans are born with empty minds that are subsequently filled via a wide range of socialization forces (e.g., parents, advertising content, or movies). Given that marketing scholars rely heavily on the expansive shoulders of socialization in explaining consumption, they are strong proponents of cultural relativism namely the notion that cultures need to be investigated from an emic perspective. Hence, marketers spend much of their efforts cataloging endless crosscultural differences, seldom recognizing that there are numerous commonalities shared by consumers around the world.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».