Uniquely Human Aspects of Social Learning: The Role of Transmission Fidelity and Group Membership
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, humanity's extraordinary social, ecological, and technological success has been increasingly attributed to the capacity for social learning in general and cumulative cultural evolution (CCE) in particular.This thesis consists of four chapters aimed at investigating the nature and origin of several uniquely human aspects of this ability.Chapter 1 consists of an extensive review of what forms social learning takes (section 1.1), how these processes give rise to culture (section 1.2), how culture evolves over time (section 1.3), and why cultural evolution becomes cumulative in some cases but not others (section 1.4).This review highlights similarities and differences between humans and other animals, with a special emphasis on complex forms of social learning, such as imitation and teaching, which are especially pronounced in humans.Chapter 2 examines why humans alone seem to have benefited so extensively from CCE.Because CCE probably depends far more heavily on how reliably information is preserved than on how efficiently it is refined, one possible reason that CCE appears diminished or absent in other species is that it requires accurate but specialized forms of social learning at which humans are uniquely adept.Using a Bayesian model, this chapter contrasts the evolution of high-fidelity social learning, which supports CCE, against low-fidelity social learning, which does not.This model reveals that high-fidelity transmission evolves under a considerably different set of conditions than less accurate social learning: It requires social and individual learning to be relatively inexpensive and abundant, cultural traits to be complex, and adaptive problems to be difficult.If these conditions are relatively difficult to meet, then this could explain why social learning is common, but CCE is rare.Chapter 3 explores whether social learning is affected by the unique ways in which humans form and delineate between social groups, namely by using arbitrary and symbolic group markers.Although previous studies have shown that people prefer to copy in-group members, these have failed to resolve whether group membership itself affects who is copied or whether membership merely correlates with other known factors, such as similarity and familiarity, which nonhuman animals also employ.This chapter presents a pair of experiments aimed at disentangling these explanations inquisitive nature has been an inspiration.I am also grateful to my committee members, Dr. Simon
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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 | 0,002 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».