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Enregistrement W2040563945 · doi:10.1007/s12079-015-0286-6

The evolution of human communication

2015· article· en· W2040563945 sur OpenAlexaff
Herman Yeger

Notice bibliographique

RevueJournal of Cell Communication and Signaling · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePhotoreceptor and optogenetics research
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceModalitiesCognitive scienceHuman communicationData sciencePsychologyCommunicationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have all likely displayed wonderment on how human communications have evolved from a rather primitive, and likely effective for the time period, cave drawings, to a myriad of languages, and then to our present day highly sophisticated internet modalities. One might even say that YouTube is a greatly enhanced and accelerated cave drawing with sound. Our command of electronic communication and interactive devices has thus far gone from finger control to voice command. In the article, “Knock Once For YES, Twice For No”, Professor Bernard Perbal has enticed our neural centers with the possibility of conscious brain-to-brain communication, in wireless mode. If able to be accomplished in the future he writes that the ‘wide use of such applications might seem a long way off, they raise quite a number of ethical, legal and societal issues’. Professor Perbal, a long time proponent of the individual’s rights to their own genetic information, the essentiality of freedom of speech, and the importance of communication, has laid out some very thoughtful arguments, and provided some fascinating experimental evidence for why brain-to-brain communication should be seriously entertained. After all, if brain is the last frontier in our research endeavors, then communications between brains, in all its variations, should be one area of research that is highly warranted. As indicated large scale international consortia are busy mapping out the brain circuitry in the hope, like genomics, that once we have all the coordinates and molecular details we will be able to understand our incredible ‘brainy’ supercomputer and treat illnesses with precision. However, in the same way genetics has now been confounded by epigenetics, non-coding DNA, and RNA bits and bytes, we might expect that the basic brain map may be confounded by yet, undefined circuits and unexplained phenomena, like telepathy. As another example of how original conceptions have been thrown out the window comes from the field of sensory perception. One could now say that our bodies are one incredible taste and odorant sensor (Foster et al. 2014). So can brain-to-brain communications stand on their own or, as many of you know from everyday experiences, the visual (even using past memories) is an essential element for total comfort with your communicator (Perrodin et al. 2015). And, while you are busy reading this online please note the following (Kuhn and Gallinat 2015). The journey into the future new world of brain-to-brain communication will be with some trepidation. In comparison to information transmission through the ether, we can all appreciate current practical applications such as controlling prosthetic limbs by integration of the nervous system, a truly fantastic advance. There is no doubt, as Professor Perbal states that mind over matter, machines, and other brains, would have enormous implications for us and the world. Communication with animals could bring a whole new meaning to ‘man’s best friend’. Once we really open up this Pandora’s Box then we have to be prepared to use our collective wisdom to avoid possible abuse and misuse.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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