Familial Sinistrals Avoid Exact Numbers
Notice bibliographique
Résumé
We report data from an internet questionnaire of sixty number trivia. Participants were asked for the number of cups in their house, the number of cities they know and 58 other quantities. We compare the answers of familial sinistrals – individuals who are left-handed themselves or have a left-handed close blood-relative – with those of pure familial dextrals – right-handed individuals who reported only having right-handed close blood-relatives. We show that familial sinistrals use rounder numbers than pure familial dextrals in the survey responses. Round numbers in the decimal system are those that are multiples of powers of 10 or of half or a quarter of a power of 10. Roundness is a gradient concept, e.g. 100 is rounder than 50 or 200. We show that very round number like 100 and 1000 are used with 25 % greater likelihood by familial sinistrals than by pure familial dextrals, while pure familial dextrals are more likely to use less round numbers such as 25, 60, and 200. We then use Sigurd’s (1988, Language in Society) index of the roundness of a number and report that familial sinistrals ’ responses are significantly rounder on average than those of pure familial dextrals. To explain the difference, we propose that the cognitive effort of using exact numbers is greater for the familial sinistral group because their language and number systems tend to be more distributed over both hemispheres of the brain. Our data support the view that exact and approximate quantities are processed by two separate cognitive systems. Specifically, our behavioral data corroborates the view that the evolutionarily older, approximate number system is present in both hemispheres of the brain, while the
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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 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».