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Enregistrement W3171809368 · doi:10.1017/s0959774321000329

The Evolution of Complementary Cognition: Humans Cooperatively Adapt and Evolve through a System of Collective Cognitive Search

2021· article· en· W3171809368 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCambridge Archaeological Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvolutionary Game Theory and Cooperation
Établissements canadiensArthur B. McDonald-Canadian Astroparticle Physics Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionCognitive scienceAdaptation (eye)NeurocognitiveHierarchyPsychologyCognitive psychologyComputer scienceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose a new theory of human cognitive evolution, which we term Complementary Cognition. We build on evidence for individual neurocognitive specialization regarding search abilities in the modern population, and propose that our species cooperatively searches and adapts through a system of group-level cognition. This paper sets out a coherent theory to explain why Complementary Cognition evolved and the conditions responsible for its emergence. Using the framework of search, we show that Complementary Cognition can be contextualized as part of a hierarchy of systems including genetic search and cognitive search. We propose that, just as genetic search drives phenotypic adaptation and evolution, complementary cognitive search is central to understanding how our species adapts and evolves through culture. Complementary Cognition has far-reaching implications since it may help to explain the emergence of behavioural modernity and provides a new explanatory framework for why language and many aspects of cooperation evolved. We believe that Complementary Cognition underpins our species’ success and has important implications for how modern-day systems are designed.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,270 · 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