In search of animal normativity: a framework for studying social norms in non‐human animals
Notice bibliographique
Résumé
Social norms - rules governing which behaviours are deemed appropriate or inappropriate within a given community - are typically taken to be uniquely human. Recently, this position has been challenged by a number of philosophers, cognitive scientists, and ethologists, who have suggested that social norms may also be found in certain non-human animal communities. Such claims have elicited considerable scepticism from norm cognition researchers, who doubt that any non-human animals possess the psychological capacities necessary for normative cognition. However, there is little agreement among these researchers about what these psychological prerequisites are. This makes empirical study of animal social norms difficult, since it is not clear what we are looking for and thus what should count as behavioural evidence for the presence (or absence) of social norms in animals. To break this impasse, we offer an approach that moves beyond contested psychological criteria for social norms. This approach is inspired by the animal culture research program, which has made a similar shift away from heavily psychological definitions of 'culture' to become organised around a cluster of more empirically tractable concepts of culture. Here, we propose an analogous set of constructs built around the core notion of a normative regularity, which we define as a socially maintained pattern of behavioural conformity within a community. We suggest methods for studying potential normative regularities in wild and captive primates. We also discuss the broader scientific and philosophical implications of this research program with respect to questions of human uniqueness, animal welfare and conservation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».