La sensibilité sociale : Une recension critique
Bibliographic record
Abstract
La sensibilité sociale se définit comme l’ajustement d’un organisme aux contingences de renforcement social de son environnement (Forget et Rivard, 2010). Ce concept repose sur la loi généralisée de l’appariement (Baum. 1974) et sur l’hypothèse selon laquelle l’attention sociale présente généralement une fonction de renforcement (Sajwaj & Dillon, 1977). La présente recension des écrits empiriques expose les résultats des trente dernières années de recherche sur cette notion de sensibilité. Parmi 83 sujets provenant de 19 études, la fréquence relative des comportements étudiés correspond majoritairement bien aux prédictions de la loi généralisée de l’appariement. Les résultats suggèrent un continuum de sensibilité d’une personne à l’autre, ou d’un type de personnes à l’autre. Ainsi, le comportement des populations tout-venant correspond davantage aux prédictions du modèle tandis que les personnes ayant un syndrome d’Asperger sembleraient insensibles aux renforçateurs sociaux. Par ailleurs, la sensibilité sociale des personnes ayant un trouble du spectre de l’autisme présente une plus grande variabilité, à mi-chemin entre ces deux premiers groupes. Toutefois, 78 % des études n’impliquent aucun contrôle expérimental du taux de renforcement prodigué par l’adulte. Si la loi généralisée de l’appariement semble avoir une valeur heuristique pour déterminer le degré de sensibilité d’une personne à son environnement social, l’établissement de la validité empirique et expérimentale du concept reste à démontrer.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.011 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.039 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.015 |
| Open science | 0.004 | 0.006 |
| Research integrity | 0.007 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".