Evolved minds in a secular world: A large-scale survey of supernatural beliefs in Denmark.
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the prevalence, patterns, and demographic correlates of supernatural beliefs among 2,204 Danish adults, using data from a large-scale online survey conducted between November 2017 and February 2018. Despite Denmark’s reputation as a highly secular and educated society, supernatural beliefs remain notably widespread, ranging from 0.3% (vampires) and 12.3% (angels) to 30.1% (psychic essence). Belief in supernatural phenomena is not randomly distributed but forms meaningful clusters, including spirituality, magical thinking, metaphysical beliefs, openness to alternative beliefs, and scientific beliefs—the latter being negatively correlated with all supernatural categories. Findings reveal strong associations between belief patterns and demographic factors: women exhibit significantly higher levels of supernatural belief than men, who show stronger belief in science; higher educational attainment is linked to slightly lower levels of supernatural belief; and religious affiliation strongly predicts belief tendencies, with non-religious individuals reporting the lowest levels of supernatural belief and highest scientific belief. These patterns align with theories from evolutionary psychology suggesting that supernatural beliefs stem from evolved cognitive biases such as patternicity and agenticity, which can be influenced—but not entirely overridden—by cultural and educational structures. Cross-cultural comparisons indicate that while supernatural beliefs are relatively common in Denmark, they are less prevalent than in countries like the United States, Canada, the United Kingdom, and Sweden. These results underscore the importance of cultural context in shaping belief systems and highlight the persistence of supernatural thinking even in secular societies.<br/>
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».