MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2794266804 · doi:10.1109/tsmc.2018.2792542

Autonomous Cognitive Robots Need Emotional Modulations: Introducing the eMODUL Model

2018· article· en· W2794266804 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics Systems · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSocial Robot Interaction and HRI
Établissements canadiensNeuroDevNet
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésCognitionCognitive sciencePsychologyAutonomyAdaptation (eye)Cognitive psychologyComputational modelEmbodied cognitionTask (project management)Cognitive modelRobotConceptual modelComputer scienceArtificial intelligenceNeuroscienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emotion is an integral part of cognition. There is significant evidence of mutual, bi-directional influence between cognitive and emotional processes. Also, more and more research works propose an integrative view of emotion and cognition. In this paper, we review a large literature on emotion-cognition interactions in psychology, neuroscience, and computational modeling. Then, we introduce eMODUL, which consolidates this literature into a conceptual model. In particular, this model stresses the importance of emotional modulations and the roles they play with respect to the system autonomy depending on the targeted computational/cognitive processes (e.g., allocation of resources, organization of behavior). To illustrate these aspects and support our theoretical model, we review two robotic experiments where eMODUL is instantiated. The results demonstrate the interest of our approach for the development of interaction/communication and autonomy/adaptation capabilities in cognitive robots. In terms of natural cognition understanding they give additional insights into the emergence of emotion, the construction of multilevel appraisal, and the link between emotion and cognition in task-related emotions.

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.

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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,880
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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,270 · 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