The ABC of social learning: Affect, Behaviour and Cognition
Notice bibliographique
Résumé
Debates concerning social learning in the behavioral and the developmental cognitive sciences have largely ignored the literature on social influence in the affective sciences despite having arguably the same object of study. We argue that this is a mistake and that no complete model of social learning can exclude an affective aspect. In addition, we argue that affect can allow bridging of the debates of the unique characteristics of social learning in humans compared to other animals. We first review the two major bodies of literature in non-human animals and human development, highlighting the fact that the former has adopted a behavioral approach while the latter has adopted a cognitive approach, leading to irreconcilable differences. We then introduce a novel framework, affective social learning (ASL), that studies the way we learn about value(s). We show that all three approaches are complementary and focus, respectively, on behavior towards, cognitions concerning, and feelings about objects, events and people in our environment. All three thus contribute to an affective, behavioral and cognitive story of knowledge transmission: the ABC of social learning. In particular, ASL can provide the backbone of an integrative approach to social learning. We argue that this novel perspective on social learning can allow both evolutionary continuity and ontogenetic development by lowering the cognitive thresholds that appear often too complex for other species and non-verbal infants. Yet, it can also explain some of the major achievements only found in human cultures.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».