Editors’ Introduction and Review: An Appraisal of Surprise: Tracing the Threads That Stitch It Together
Notice bibliographique
Résumé
Though the scientific study of surprise dates back to Darwin (), there was an upsurge in interest beginning in the 1960s and 70s, and this has continued to the present. Recent developments have shed much light on the cognitive mechanisms and consequences of surprise, but research has often been siloed within sub-areas of Cognitive Science. A central challenge for research on surprise is, therefore, to connect various research programs around their overlapping foci. This issue has its roots in a symposium on surprise, entitled "Triangulating Surprise: Expectations, Uncertainty, and Making Sense," at the 36th Annual Conference of the Cognitive Science Society (Quebec City, July 2014). Building on the interdisciplinary conversations that started at the symposium, this issue aims to draw attention to some promising empirical and modeling results and their theoretical implications. The present paper sets the stage for the issue by presenting a historical summary, discussing contrasting definitions of surprise, and then by tracing major threads that run through both this issue and the larger literature on surprise. Our aim is to develop broader, shared understandings of the main insights, theories, and findings regarding surprise, with a view to supporting future integration and progress.
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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 | 0,009 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».