Real-life interactions and the eight sources of information framework (8-SIF): A reply to Champagne-Lavau and Moreau (2013).
Notice bibliographique
Résumé
In this response to the comment by Champagne-Lavau and Moreau (2013), we acknowledge the importance of ecological mentalizing assessments that allow direct interactions between the agent and the person to whom mental states are attributed. Furthermore, we clarify that our model, the 8 sources of information framework (8-SIF; Achim, Guitton, Jackson, Boutin, & Monetta, 2013), aims to document the sources of information on which mentalizing processes can act, rather than specifying the numerous affective and cognitive processes involved in mentalizing. We argue that the sources of information that can contribute to mentalizing judgments during real or realistic interactions are included in the 8-SIF. The interaction may have an impact on the amount of information from each source that is available to the agent, but gaining additional information from a given source does not change the type of information or its classification to a specific source in the 8-SIF. The point raised by Champagne-Lavau and Moreau calls for a new comprehensive model of social cognition that focuses on the mentalizing processes, which would nicely complement our model of the sources of information on which these processes can act, the 8-SIF.
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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 | 0,016 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,016 |
| Communication savante | 0,006 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,079 | 0,109 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,005 |
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 ».