TTOM in action: Refining the variational approach to cognition and culture
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.
Notice bibliographique
Résumé
The target article "Thinking Through Other Minds" (TTOM) offered an account of the distinctively human capacity to acquire cultural knowledge, norms, and practices. To this end, we leveraged recent ideas from theoretical neurobiology to understand the human mind in social and cultural contexts. Our aim was both synthetic - building an integrative model adequate to account for key features of cultural learning and adaptation; and prescriptive - showing how the tools developed to explain brain dynamics can be applied to the emergence of social and cultural ecologies of mind. In this reply to commentators, we address key issues, including: (1) refining the concept of culture to show how TTOM and the free-energy principle (FEP) can capture essential elements of human adaptation and functioning; (2) addressing cognition as an embodied, enactive, affective process involving cultural affordances; (3) clarifying the significance of the FEP formalism related to entropy minimization, Bayesian inference, Markov blankets, and enactivist views; (4) developing empirical tests and applications of the TTOM model; (5) incorporating cultural diversity and context at the level of intra-cultural variation, individual differences, and the transition to digital niches; and (6) considering some implications for psychiatry. The commentators' critiques and suggestions point to useful refinements and applications of the model. In ongoing collaborations, we are exploring how to augment the theory with affective valence, take into account individual differences and historicity, and apply the model to specific domains including epistemic bias.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle