The Subjective Consequences of Experiencing Random Events
Notice bibliographique
Résumé
In everyday life, one’s experience is usually highly structured, coherent, and predictable, a regularity stemming from the many constraints (e.g., cultural and physical constraints) operating upon the natural and social worlds. Consider that events that are experienced in an office meeting are usually not experienced in the great outdoors, and vice versa. This predictability of the outside world is capitalized upon by the brain, which is highly prospective and incessantly extracts meaningful patterns from event sequences. Despite these considerations, to our knowledge there have been no investigations into the ways that the brain copes with experiences that violate this structured regularity. Here we demonstrate a novel paradigm designed to tax this prospective system (by presenting the brain with a rapid series of random events) and show that such exposure reliably induces negative affect. Participants are exposed to Rapid, Random Semantic Activation (RRSA) prior to completing a mood scale; compared to a mood baseline, RRSA yields a consistent pattern of negative affect. This pattern did not emerge in a control group that completed a task with identical stimuli. While previous research has focused on randomness in terms of humans’ ability to produce and detect random sequences, our paradigm explores this issue as it relates to human experience. Our findings are consistent with the idea that, due to the prospective nature of the brain and one’s “epistemic needs” (Kruglanski, 1980), gross violations in the regularity of experience produce some form of negative subjective experience.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».