Culture and Attention: Future Directions to Expand Research Beyond the Geographical Regions of WEIRD Cultures
Notice bibliographique
Résumé
Henrich et al. (2010) highlighted the necessity of broadening the range of regions for cross-cultural investigation in their seminal paper "The weirdest people in the world." They criticize the current psychological framework for relying dominantly on American undergraduate students for their participant database, and state that there is a risk associated with investigating human nature by focusing solely on a unique population. This line of research has, over the past 30 years, successfully demonstrated the diversity of human cognition. However, it is true that there are still only a limited number of studies that have extended their geographical regions of research outside of G7 (Canada, France, Germany, Italy, Japan, United Kingdom, and United States) and G20 countries (Argentina, Australia, Brazil, China, India, Indonesia, Mexico, Russia, Saudi Arabia, South Africa, South Korea, Turkey, EU countries, and the above G7 countries). In order to fully examine the issue of culture and cognition, we maintain that the field of psychology must extend its research globally. In this paper, we will briefly discuss the history of cross-cultural research in the 1960s which can be seen as the beginning of addressing the above concerns, and review some contemporary empirical studies which took over their 1960s predecessors' mission. Here we address three strengths of extending the geographical scope to advance cultural psychology. In the second half of the paper, we will introduce our preliminary study conducted in Mongolia as a sample case study to demonstrate a way of administering cultural psychological research outside of the existing research field. We will then discuss implications of this line of research, and provide tips on how to open a new research site.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».