MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3098772206

The social benefits of balancing creativity and imitation: Evidence from an agent-based model.

2017· article· en· W3098772206 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueVUBIR (Vrije Universiteit Brussel) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvolutionary Game Theory and Cooperation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCreativityNoveltyImitationComputer sciencePsychologyCognitive psychologySocial psychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although creativity is encouraged in the abstract it is often discouraged in educational and workplace settings. Using an agent-based model of cultural evolution, we investigated the idea that tempering the novelty-generating effects of creativity with the novelty-preserving effects of imitation is beneficial for society. In Experiment One we systematically introduced individual differences in creativity, and observed a trade-off between the ratio of creators to imitators, and how creative the creators were. Excess creativity was detrimental because creators invested in unproven ideas at the expense of propagating proven ones. Experiment Two tested the hypothesis that society as a whole benefits if individuals adjust how creative they are in accordance with their creative success. When effective creators created more, and ineffective creators created less (social regulation), the agents segregated into creators and imitators, and the mean fitness of outputs was temporarily higher. We hypothesized that the temporary nature of the effect was due to a ceiling on output fitness. In Experiment Three we made the space of possible outputs open-ended by giving agents the capacity to chain simple outputs into arbitrarily complex ones such that fitter outputs were always possible. With the capacity for chained outputs, the effect of social regulation could indeed be maintained indefinitely. The results are discussed in light of empirical data.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations31
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVUBIR (Vrije Universiteit Brussel)Même sujetEvolutionary Game Theory and CooperationTravaux en français237 207