Notice bibliographique
Résumé
How can we ever know, unequivocally, that another person is conscious and aware? Putting aside deeper philosophical considerations about the nature of consciousness itself, historically, the only reliable method for detecting awareness in others has been through a predicted behavioral response to an external prompt or command. The answer may take the form of spoken words or a nonverbal signal such as a hand movement or the blink of an eye, but it is this answer, and only this answer, that allows us to infer awareness. In recent years, rapid technological developments in the field of neuroimaging have provided new methods for revealing thoughts, actions, and intentions based solely on the pattern of activity that is observed in the brain. In specialized centers, these methods are now being employed routinely to detect consciousness in behaviorally nonresponsive patients when all existing clinical techniques have failed to provide that information. In this review, I compare those circumstances in which neuroimaging data can be used to infer consciousness in the absence of a behavioral response with those circumstances in which it cannot. This distinction is fundamental for understanding and interpreting patterns of brain activity following acute brain injury and has profound implications for clinical care, diagnosis, prognosis, and medical-legal decision-making (relating to the prolongation, or otherwise, of life after severe brain injury). It also sheds light on more basic scientific questions about the nature of consciousness and the neural representation of our own thoughts and intentions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».