Notice bibliographique
Résumé
Human life involves and requires joint action. Coordinating our actions with others not only gives rise to cultural products that individuals could not achieve alone, such as the Egyptian pyramids or the performance of a symphony. Rather, everyday life also has us engage in many joint actions, from folding a sheet together to having a conversation. How do people manage to act together in a coordinated way? In this chapter, we consider this question in terms of the cognitive mechanisms underlying joint action, focusing on real-time interactions in dyads or small groups. To illustrate what we are aiming to explore, think of two people who are loading shopping bags into the trunk of a car. At times, they each take a rather light bag from the shopping cart, move towards the trunk and then coordinate who is setting their bag down first, and where. At other moments, they carry heavy bags together, making sure to lift and set these down at the same time. As this shows, performing a joint action often requires adapting one’s own actions to what another person is doing. In this chapter, we first introduce some key concepts that have been highlighted in previous accounts of joint action, briefly addressing shared intentions, commitment and representations of joint goals. The main part focuses on coordination mechanisms – cognitive processes and mental representations that make performing joint actions of the kind described above possible. Specifically, we will review findings from experimental studies that shed light on general coordination strategies, representations of joint abilities and tasks, mechanisms of predicting own and others’ actions, and non-verbal communication through action. We will conclude by discussing ways in which different coordination mechanisms might be combined to allow co-actors to take on complementary roles.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,153 | 0,096 |
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 ».