A Framework on Polarization, Cognitive Inflexibility, and Rigid Cognitive Specialization
Notice bibliographique
Résumé
Polarization is pervasive in the current sociopolitical discourse. Polarization tends to increase cognitive inflexibility where people become less capable of updating their beliefs upon new information or switching between different ways of thinking. Cognitive inflexibility can in turn increase polarization. We propose that this positive feedback loop between polarization and cognitive inflexibility is a form of threat response that has benefited humans throughout their evolutionary history. This feedback loop, which can be driven by conflict mindset, group conformity, and simplification of information, facilitates the formation of strong bonds within a group that are able to eliminate threats and increase individual fitness. Although cognitive inflexibility is conventionally seen as maladaptive, here we argue that cognitive inflexibility may be an adaptation under polarization. That is, in a highly polarized society most people only interact with members of their own social group, without having to confront perspectives from another group or interacting with out-group members. In this context, cognitive inflexibility creates rigid cognitive specialization, a set of cognitive traits that allow people to operate efficiently within their social circles but not outside of it. Although rigid cognitive specialization benefits individuals in the short term, it may lead to more polarization over the long run, and thus produce more conflict between groups. We call on future research to examine the link between cognitive inflexibility and rigid cognitive specialization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,024 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».