Bibliographic record
Abstract
Certains psychologues évolutionnistes (PE) adoptent un nativisme fort à propos de la théorie de l’esprit (TDE). Ils soutiennent que le développement de la compétence cognitive spécialisée nécessaire à la TDE requiert une spécification génétique de la trajectoire développementale d’un système cognitif spécialisé. La PE arrive à cette conclusion en se basant sur des arguments conceptuels qui concernent l’inadéquation du neuroconstructivismetabula rasa(neuroconstructivisme fort) et sur les données empiriques fournies par la psychologie du développement et la neuropsychologie. Je soutiens qu’une compréhension correcte de l’argument conceptuel, appliqué au cas de la TDE, supporte une forme modérée de neuroconstructivisme. Celle-ci limite l’étendue de la préspécification génétique aux capacités et aux routines comportementales strictement nécessaires pour forcer le développement de cette compétence qui, elle, ne requiert pas de préspécification génétique. À cet égard, il n’y a pas d’analogie utile à faire avec les arguments qui supportent un nativisme fort quant à la compétence linguistique. Comprendre ce débat a des conséquences pour la compréhension de la modularité, de l’autisme, des troubles du développement et du nativisme quant à la cognition de haut niveau.
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 | 0.003 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.062 | 0.039 |
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".