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Enregistrement W4411239377 · doi:10.1037/com0000423

Does comparative cognition have a WEIRD problem?

2025· article· en· W4411239377 sur OpenAlexafffund
Kristin Andrews, Susana Monsó

Notice bibliographique

RevueJournal of comparative psychology · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage, Metaphor, and Cognition
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaTempleton World Charity Foundation
Mots-clésCognitionCognitive scienceComparative cognitionComputer scienceCognitive psychologyPsychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe an as yet unidentified bias relevant to comparative cognition research: WEIRD-centrism. This bias leads us to take as the gold standard the practices, capacities, or concepts of WEIRD (Western, Educated, Industrialized, Rich, and Democratic) humans, that is, humans who grew up in WEIRD societies and whose behavior has been shaped by the influence of WEIRD cultural norms and practices. We identify how the bias impacts the study of practices, capacities, and concepts, and offer two suggestions for mitigating the bias. The first is to use what we are calling a multibaseline approach, which involves starting with constructs that come not from our experiences as humans, but from our growing understanding of other species. The second is to make use of philosophical analysis and conceptual engineering, which includes identifying minimal concepts of psychological capacities as well as a dimensional approach that depicts the many ways in which a capacity can be instantiated. We hope that these tools will allow us to better understand the similarities and differences both within and between species. (PsycInfo Database Record (c) 2026 APA, all rights reserved).

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)0,057
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,108
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0570,108
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0060,088
Communication savante0,0090,044
Science ouverte0,0050,011
Intégrité de la recherche0,0070,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,359 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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