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Enregistrement W4213422253 · doi:10.3389/fpsyg.2022.786072

Modeling Discontinuous Cultural Evolution: The Impact of Cross-Domain Transfer

2022· article· en· W4213422253 sur OpenAlexafffund
Kirthana Ganesh, Liane Gabora

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLanguage and cultural evolution
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyDomain (mathematical analysis)Cognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper uses autocatalytic networks to model discontinuous cultural transitions involving cross-domain transfer, using as an illustrative example, artworks inspired by the oldest-known uncontested example of figurative art: the carving of the Hohlenstein-Stadel Löwenmensch, or lion-human. Autocatalytic networks provide a general modeling setting in which nodes are not just passive transmitters of activation; they actively galvanize, or "catalyze" the synthesis of novel ("foodset-derived") nodes from existing ones (the "foodset.") This makes them uniquely suited to model how new structure grows out of earlier structure, i.e., cumulative, generative network growth. They have been used to model the origin and early evolution of biological life, and the emergence of cognitive structures capable of undergoing cultural evolution. We conducted a study in which six individual creators and one group generated music, prose, poetry, and visual art inspired by the Hohlenstein-Stadel Löwenmensch, and answered questions about the process. The data revealed four through-lines by which they expressed the Löwenmensch in an alternative art form: (1) lion-human hybrid, (2) subtracting from the whole to reveal the form within, (3) deterioration, and (4) waiting to be found with a story to tell. Autocatalytic networks were used to model how these four spontaneously derived through-lines form a cultural lineage from Löwenmensch to artist to audience. We used the resulting data from three creators to model the cross-domain transfer from inspirational source (sculpted figurine) to creative product (music, poetry, prose, visual art). These four spontaneously-generated threads of cultural continuity formed the backbone of this Löwenmensch-inspired cultural lineage, enabling culture to evolve even in the face of discontinuity at the level conventional categories or domains. We know of no other theory of cultural evolution that accommodates cross-domain transfer or other forms of discontinuity. The approach paves the way for a broad scientific framework for the origins of evolutionary processes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,350 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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