MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4284882210 · doi:10.1017/9781108955638.006

The Evolution of Working Memory and Language

2022· book-chapter· en· W4284882210 sur OpenAlexaff
Frederick L. Coolidge, Thomas A. Wynn

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLanguage and cultural evolution
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLanguage evolutionWorking memoryCognitive scienceLinguisticsPsychologyCognitive psychologyRecallComputer scienceCognitionNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter presents the hypothesis that working memory and language evolved in tandem. It reviews the evolutionary origins of each of the components of Baddeley’s working memory model and their role in the evolution of language. The chapter reviews the gradualist position that language did evolve slowly from aurally directed early primate calls and notes that the primary purpose of language has always been communication. The chapter also presents the novel idea that the pragmatics of speech (the purposes of speech) also evolved in tandem with the evolution of working memory. The chapter also reviews the saltationist idea that something happened to language more recent than 100,000 years ago, and that is the release of the fifth pragmatic of speech, the subjunctive mood, which expresses wishes and ideas contrary to fact. The subjunctive mood required fully modern working memory capacity, sufficient phonological storage capacity, and an enhanced visuospatial sketchpad, which are also critically involved in episodic memory recall and simulation. The phenotypic result of this genotype meant that thought experiments could be conducted in a recursive manner. We propose that the fruits of Homo sapiens’s cultural explosion, cave art, creative figurines, and highly ritualized burials, were the direct result of the wishes and imaginings that arise from subjunctive thinking and subjunctive language.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCambridge University Press eBooksMême sujetLanguage and cultural evolutionTravaux en français237 207