1 : donner une forme générale à. 2a : dériver ou induire (une conception ou un principe général) à partir de particuliers. b : tirer une conclusion générale de. 3 : donner une applicabilité générale généraliser une loi aussi : rendre indéfinie.
Qu’est-ce qu’une définition simple de généralisation ?
1 : l’acte ou le processus de généralisation. 2 : un énoncé général, une loi, un principe ou une proposition fait de larges généralisations sur les femmes. 3 : l’acte ou le processus par lequel une réponse apprise est faite à un stimulus similaire mais non identique au stimulus conditionné.
Qu’est-ce qu’un exemple de généralisation ?
Généralisation, en psychologie, tendance à répondre de la même manière à des stimuli différents mais similaires. Par exemple, un enfant qui a peur d’un homme barbu peut ne pas faire la distinction entre les hommes barbus et généraliser que tous les hommes barbus sont à craindre.
Quels sont les deux types de généralisations ?
Il existe deux types de généralisations, valides et erronées, et c’est votre rôle de déterminer quelles généralisations sont valables.
Quels sont les trois types de généralisation ?
La généralisation comprend trois formes spécifiques : la généralisation du stimulus, la généralisation de la réponse et la maintenance. La généralisation du stimulus implique l’apparition d’un comportement en réponse à un autre stimulus similaire.
Quel autre mot pour généralisation ?
Dans cette page, vous pouvez découvrir 11 synonymes, antonymes, expressions idiomatiques et mots apparentés pour la généralisation, comme : généralisation, globalité, généralisation du stimulus, globalisme, généralisation du stimulus, inférence, déductif, induction, généralité, raisonnement inductif et abstraction.
Que signifie la généralisation en lecture ?
Une généralisation est une déclaration générale qui s’applique à de nombreux exemples. Une généralisation est formée à partir de plusieurs exemples ou faits et de ce qu’ils ont en commun. Les lecteurs reconnaissent et évaluent les généralisations faites par un auteur. Les généralisations sont des déclarations qui peuvent inclure ou impliquer des idées.
Pourquoi les scientifiques font-ils des généralisations ?
La généralisation est une composante essentielle du processus scientifique plus large. Dans un monde idéal, pour tester une hypothèse, vous échantillonneriez une population entière. C’est ce qui permet aux chercheurs de prendre ce qu’ils ont appris à petite échelle et de le relier plus largement à la situation dans son ensemble.
Dans quelle mesure votre étude est-elle généralisable ?
Très simplement, la généralisabilité est une mesure de l’utilité des résultats d’une étude pour un groupe plus large de personnes ou de situations. Si les résultats d’une étude sont largement applicables à de nombreux types différents de personnes ou de situations, on dit que l’étude a une bonne généralisabilité.
Sur quoi se basent les généralisations ?
Des généralisations précises sont basées sur la mesure d’un ensemble choisi de critères culturels (par exemple, des « styles » ou des « valeurs ») dans un grand nombre ou un échantillon aléatoire d’individus.
Comment généraliser une population ?
La généralisation statistique consiste à déduire les résultats d’un échantillon et à les appliquer à une population. Pour ce faire, l’échantillon doit être tiré au hasard et être représentatif de la population.
Comment éviter la généralisation à l’écrit ?
Comment éviter les généralisations hâtives dans votre écriture
Envisagez une taille d’échantillon plus grande. Si vous envisagez de généraliser, assurez-vous de tirer des conclusions à partir d’un large échantillon de données.
Proposez des contre-exemples. Montrer plusieurs côtés d’un argument augmente la rigueur de votre écriture.
Utilisez un langage précis.
Comment montrer qu’une généralisation est correcte ?
Lorsque vous repérez une généralisation, assurez-vous de rechercher les preuves que l’orateur ou l’auteur utilise pour étayer la conclusion qui a été tirée. S’il n’y a pas beaucoup d’exemples donnés pour étayer l’affirmation, la généralisation peut ne pas être vraie. Méfiez-vous des mots-indicateurs tels que ” chaque ” ou ” tous.
Pourquoi la sur-généralisation est-elle mauvaise ?
La généralisation excessive peut causer de nombreux problèmes, surtout lorsqu’elle prend la forme de croyances ou d’idées généralement acceptées par un grand nombre de personnes dans la société. Certains de ces problèmes incluent : Perpétuer la discrimination préjudiciable, y compris le sexisme, le racisme, etc.
Comment généraliser quelque chose ?
Prendre quelque chose de spécifique et l’appliquer plus largement, c’est faire une généralisation. C’est une généralisation de dire que tous les chiens chassent les écureuils. Une généralisation prend un ou quelques faits et fait une déclaration plus large et plus universelle.
Quel autre mot pour généralisation hâtive ?
Cela s’appelle aussi un échantillon insuffisant, un accident inverse, une généralisation erronée, une généralisation biaisée, sauter à une conclusion, secundum quid et une négligence des qualifications.
Qu’appelle-t-on plus précisément généralisation ?
Une généralisation est une forme d’abstraction dans laquelle les propriétés communes d’instances spécifiques sont formulées sous forme de concepts généraux ou de revendications. La généralisation peut également être utilisée pour désigner le processus d’identification des parties d’un tout, comme appartenant au tout.
Comment écrivez-vous une déclaration de généralisation?
Encerclez tout ce qui est vrai à propos de certains chiens seulement. Lorsque vous faites une déclaration sur toutes ou la plupart des personnes ou des choses ensemble, vous faites une généralisation. Par exemple : – Tous les oiseaux ont des ailes.
Qu’est-ce que le langage de généralisation ?
L’idée de base est que le langage de la généralisation exprime qu’un événement ou une propriété se produit relativement souvent, où ce qui compte comme relativement souvent dépend de ses attentes antérieures. Ce travail ouvre la porte à la compréhension précise de la façon dont les connaissances abstraites sont apprises à partir du langage.
Qu’est-ce que la généralisation en machine learning ?
Dans l’apprentissage automatique, la généralisation est une définition pour démontrer dans quelle mesure un modèle formé est capable de classer ou de prévoir des données invisibles. La formation d’un modèle d’apprentissage automatique généralisé signifie, en général, qu’il fonctionne pour tous les sous-ensembles de données invisibles. Un exemple est lorsque nous entraînons un modèle à classer entre les chiens et les chats.
Quel est un exemple de généralisation hâtive ?
Voici des exemples de généralisation hâtive : Quand j’étais jeune, mon père et mes frères n’aidaient jamais aux tâches ménagères. Tous les hommes sont inutiles dans la maison. Les camarades de classe de mon enfant à l’école maternelle l’ont intimidé.
Quelle est la bonne phrase pour généraliser ?
Le collège est le seul moyen pour une personne d’être correctement éduquée. Tous ceux qui vont à l’université sont des élitistes. Les riches sont cupides. Les pauvres sont paresseux.
Est-il bon de généraliser ?
C’est important parce que cela augmente la probabilité que l’apprenant réussisse à accomplir une tâche de manière indépendante et qu’il n’ait pas à compter sur l’aide d’un certain enseignant ou sur du matériel que l’on ne trouve que dans un seul cadre d’enseignement. L’importance de la généralisation des compétences est souvent négligée.
À quelle population souhaite-t-elle généraliser ?
Le groupe auquel vous souhaitez généraliser est souvent appelé la population de votre étude. C’est le groupe à partir duquel vous souhaitez échantillonner car c’est le groupe auquel vous souhaitez généraliser.
Peut-on généraliser à partir d’un échantillon aléatoire ?
L’échantillon aléatoire le plus simple permet à toutes les unités de la population d’avoir une chance égale d’être sélectionnées. Ainsi, la capacité de généraliser les résultats de ces études à une population plus large (ce que l’on appelle la validité externe de l’étude) peut être compromise.