Language Signaling High Proportions and Generics Lead to Generalizing, but Not Essentializing, for Novel Social Kinds
Notice bibliographique
Résumé
Generics (e.g., "Dogs bark") are thought by many to lead to essentializing: to assuming that members of the same category share an internal property that causally grounds shared behaviors and traits, even without evidence of such a shared property. Similarly, generics are thought to increase generalizing, that is, attributing properties to other members of the same group given evidence that some members of the group have the property. However, it is not clear from past research what underlies the capacity of generic language to increase essentializing and generalizing. Is it specific to generics, or are there broader mechanisms at work, such as the fact that generics are terms that signal high proportions? Study 1 (100 5-6 year-olds, 140 adults) found that neither generics, nor high-proportion quantifiers ("most," "many") elicited essentializing about a novel social kind (Zarpies). However, both generics and high-proportion quantifiers led adults and, to a lesser extent, children, to generalize, with high-proportion quantifiers doing so more than generics for adults. Specifics ("this") did not protect against either essentializing or generalizing when compared to the quantifier "some." Study 2 (100 5-6 year-olds, 112 adults) found that neither generics nor visual imagery signaling high proportions led to essentializing. While generics increased generalizing compared to specifics and visual imagery signaling both low and high proportions for adults, there was no difference in generalizing for children. Our findings suggest high-proportion quantifiers, including generics, lead adults, and to some extent children, to generalize, but not essentialize, about novel social kinds.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».