Notice bibliographique
Résumé
Some scholars have noted that an impressive number of self-related terms have been gradually introduced in the scientific literature. Several of these terms are either ill-defined or synonymous, creating confusion, and redundancy. In an effort to minimize this problem, I present a novel and systematic way of looking at possible relations between several key self-terms. I also propose a tentative classification scheme of self-terms as follows: (1) basic terms related to the overall process of self-perception (e.g., self-awareness), (2) non self-terms that are importantly associated to some other self-terms (e.g., consciousness and Theory of Mind), (3) processes related to the executive self and involving agency, volition, and self-control (e.g., self-regulation), and (4) self-views, that is, the content and feelings about the self (e.g., self-esteem). Three additional categories not discussed in this paper are self-biases, reactions to the self, and interpersonal style. Arguably unambiguous definitions for some of the most important and frequently used self-terms are suggested. These are presented in tables meant for the reader to search for definitions as well as related terms.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,023 |
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 ».