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Enregistrement W2885334240 · doi:10.1002/wcs.1481

Intentions: The dynamic hierarchical model revisited

2018· review· en· W2885334240 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

RevueWiley Interdisciplinary Reviews Cognitive Science · 2018
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ten years ago, one of us proposed a dynamic hierarchical model of intentions that brought together philosophical work on intentions and empirical work on motor representations and motor control (Pacherie, 2008). The model distinguished among Distal intentions, Proximal intentions, and Motor intentions operating at different levels of action control (hence the name DPM model). This model specified the representational and functional profiles of each type of intention, as well their local and global dynamics, and the ways in which they interact. A core insight of the model was that action control is the result of integrated, coordinated activity across these levels of intention. Since the proposal of the model, empirical and theoretical works in philosophy and cognitive science have emerged that would seem to support and expand on this central insight. In particular, an updated understanding of the nature of sensorimotor processing and motor representations, as well as of how the different levels of intention and control interface and interact, allows for the further specification and precisification of the original DPM model. This article is categorized under: Philosophy > Psychological Capacities Psychology > Motor Skill and Performance Philosophy > Action.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,011
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

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 Opus0,281
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,216 · 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