Language as a window into mind perception: How mental state language differentiates body and mind, human and nonhuman, and the self from others.
Notice bibliographique
Résumé
Mind perception-the attribution of mental states to humans and nonhuman entities-is an essential element of social cognition (distinct from related constructs such as perspective-taking and attribution). Despite its importance, research often captures this construct in hypothetical and atypical situations. We therefore used a novel text analysis tool-the Mind Perception Dictionary (MPD)-to measure linguistic use of mind perception (words related to "agency" and "experience") in naturalistic settings (externally valid contexts in the world unprompted by experimental demand) and test basic theoretical claims across 15 total studies (N = 7713). Initial validation studies show that the MPD reliably captures language referring to mental states when people focus more versus less on a stimulus's mental capacities. Studies 2A-5B illustrate that people use the concept of mind to distinguish friends from acquaintances (Studies 2A and 2B), human from nonhuman entities (technology in Studies 3A and 3B; nonhuman animals in Studies 4A and 4B), and the self from others (Studies 5A and 5B). Studies 6A-6C use the MPD to show meaningful differences in mind perception in naturalistic contexts (externally valid contexts in the world unprompted by experimental demand) and to reveal downstream consequences of mental state language. Together these studies show that mind perception is a generalizable psychological phenomenon that emerges in natural contexts and that systematically varies across stimuli perceived to be more or less human. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».