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Abstract
RÉSUMÉ Anthropologie cognitive C'est ici l'occasion de faire le point sur les récents développements de l'anthropologie cognitive. définie dans ses grandes lignes comme l'étude comparative de la cognition humaine dans son contexte linguistique et culturel. En réaction à la prépondérance de l'uni-versalisme au cours des années soixante-dix et quatre-vingt, il s'est fait récemment un certain nombre de réévaluations des rapports entre langue et cognition. et le champ de l'anthropologie cognitive s'épanouit dans plusieurs nouvelles directions en Amérique comme en Europe. Cela résulte en partie de ce qu'on a renouvelé et réévalué les façons d'aborder la relativité linguistique associée à Whorf. et en partie de l'enthousiasme suscité par les récents développements dans les sciences cognitives. Cet article offre un bref aperçu de l'histoire de l'anthropologie cognitive et passe en revue les travaux en cours des deux côtés de l'Atlantique. Il fait le point sur les nouvelles directions de recherche, en s'attachant, en guise d'exemple, aux travaux récents consacrés aux modèles culturels de même qu'au langage spatial et à la cognition. Ce tour d'horizon se termine en suggérant comment l'anthropologie cognitive pourrait contribuer directement tant au projet général des sciences cognitives qu'à l'étude anthropologique des rapports entre les idées et les pratiques culturelles, d'une part, et les structures et les processus de la cognition humaine, d'autre part. Mots clés : Brown. langage, cognition. culture, relativité linguistique, espace, modèles culturels
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.004 |
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".