MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4225532514 · doi:10.17323/1728-192x-2022-1-153-179

Naturalizing Culture: Cognitivism vs. Pragmatism

2022· article· en· W4225532514 sur OpenAlexfundno aff
Dmitrii Sharikov

Notice bibliographique

RevueSotsiologicheskoe Obozrenie / Russian Sociological Review · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage, Metaphor, and Cognition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStanford Bio-XUniversity of TorontoUniversity of OxfordUniversity of CambridgeHarvard University
Mots-clésPragmatismCognitivism (psychology)EpistemologyPresuppositionParagraphSociologyCognitionHolismFace (sociological concept)PsychologyCognitive scienceSocial scienceComputer sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper focuses on the integrative models of culture and cultural phenomena developed at the intersection of the cognitive and social sciences. It is argued that the leading research program of “cultural neuroscience” rests on the erroneous presuppositions with regard to the nature of cultural phenomena. Two alternative theoretical strategies are subsequently proposed for consideration. The first builds on the traditional computational approach in the philosophy of mind and cognitive sciences. According to this strategy, culture consists of information units as mental and public representations that are disseminated and transformed in the process of communication. The second strategy builds on a family of competing cognitivist approaches, namely the “4E” approaches. It asserts that culture is best explained in terms of individuals interacting in the shared material environment. The paper argues that the first strategy faces a number of substantial problems. It is claimed that the notions of information and mental content employed within this approach are scientifically questionable. In addition, it is maintained that the second strategy, although less conceptually mature and elaborate, does not face the same kinds of problems as the first one. In the concluding paragraph, the advantages and disadvantages of both theoretical strategies are, once again, weighed up.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,002

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,297 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSotsiologicheskoe Obozrenie / Russian Sociological ReviewMême sujetLanguage, Metaphor, and CognitionTravaux en français237 207