Modeling a Cognitive Transition at the Origin of Cultural Evolution\n using Autocatalytic Networks
Notice bibliographique
Résumé
Autocatalytic networks have been used to model the emergence of\nself-organizing structure capable of sustaining life and undergoing biological\nevolution. Here, we model the emergence of cognitive structure capable of\nundergoing cultural evolution. Mental representations of knowledge and\nexperiences play the role of catalytic molecules, and interactions amongst them\n(e.g., the forging of new associations) play the role of reactions, and result\nin representational redescription. The approach tags mental representations\nwith their source, i.e., whether they were acquired through social learning,\nindividual learning (of pre-existing information), or creative thought\n(resulting in the generation of new information). This makes it possible to\nmodel how cognitive structure emerges, and to trace lineages of cumulative\nculture step by step. We develop a formal representation of the cultural\ntransition from Oldowan to Acheulean tool technology using Reflexively\nAutocatalytifc and Food set generated (RAF) networks. Unlike more primitive\nOldowan stone tools, the Acheulean hand axe required not only the capacity to\nenvision and bring into being something that did not yet exist, but\nhierarchically structured thought and action, and the generation of new mental\nrepresentations: the concepts EDGING, THINNING, SHAPING, and a meta-concept,\nHAND AXE. We show how this constituted a key transition towards the emergence\nof semantic networks that were self-organizing, self-sustaining, and\nautocatalytic, and discuss how such networks replicated through social\ninteraction. The model provides a promising approach to unraveling one of the\ngreatest anthropological mysteries: that of why development of the Acheulean\nhand axe was followed by over a million years of cultural stasis.\n
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».