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Enregistrement W2885334240 · doi:10.1002/wcs.1481

Intentions: The dynamic hierarchical model revisited

2018· review· en· W2885334240 sur OpenAlexaff
Myrto Mylopoulos, Élisabeth Pacherie

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,281
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations106
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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