Lay Misperceptions of Culture as “Biological” and Suggestions for Reducing Them
Notice bibliographique
Résumé
Culture is typically studied as socialized and learned. Yet lay intuitions may hold that culture is associated with biology via perceptions of race, presenting a problem for those who study culture: There may be a mismatch between how psychologists study culture and how their research is interpreted by lay audiences. This article is a call to researchers to recognize this mismatch as a problem and to critically evaluate the way we study culture. We first describe evidence that laypeople tend to associate culture with notions of folk biology. Next, we propose three suggestions for researchers: explicitly address whether biological processes are, or are not, relevant for studying culture in their work; consider using multiple methods because different methods for studying culture may come with assumptions about culture as more tied to socialization or biology; and represent all people as cultural by studying multiple forms of culture and by contextualizing all psychological research. Last, we provide an example for how researchers can implement these suggestions to encourage more accurate interpretations of findings.
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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 | 0,171 | 0,296 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,104 |
| Communication savante | 0,020 | 0,041 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,028 |
| 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 ».