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Enregistrement W2483465240 · doi:10.4018/978-1-60566-354-8.ch012

Unfolding Commitments Management

2009· book-chapter· en· W2483465240 sur OpenAlexaff
Michel Aubé

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2009
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotions and Moral Behavior
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScrutinyPsychologyPerceptionVariety (cybernetics)InstinctEvolutionary psychologyReproductionSocial psychologyExpression (computer science)Cognitive scienceCognitive psychologyComputer scienceArtificial intelligenceEcologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Commitment Theory of Emotions is issued from a careful scrutiny of emotional behavior in humans and animals, as reported in the literature on Evolutionary Biology, Neurosciences and the Psychology of emotions. Emotions are viewed as a special layer of processes, wired upon needs and instincts, and dealing mainly with nurturance, social bonding and cooperative behavior, especially between kin and relatives. As every other motivational system, they operate so as to manage resources critical for survival and reproduction. The peculiar resources emotions do manage are commitments, understood as the predispositions of a given individual to help others and collaborate with them in a reciprocal manner. This view clarifies considerably the interactions emotions entertain with a variety of modules involved in their operation, from the detection of antecedents in perceptual or memory systems, to the elicitation of the appropriate emotion, to the execution of the corresponding script, to the expression of emotions as the typical outcome of emotional episodes. The flow of processing is continuously modulated by affective states of the organisms and by other motivational systems. The chapter expounds the operation of each module as well as their interactions with each other. It concludes that successful implementation of emotions in artificial systems will have to rest upon the specifications of complex and realistic models of the kind presented.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,279 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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