Notice bibliographique
Résumé
Within the ecological and enactive approaches in cognitive science, a tension exists in how the process of skill learning is understood. Skill learning can be understood in a narrow sense, as a process of bodily change over time, or in an extended sense, as a change in the structure of the animal-environment system. We propose to resolve this tension by rejecting the first understanding in favor of the second. We thus defend an extended approach to skill learning. An extended understanding of skill learning views bodily changes as being embedded in a larger process of interaction between the organism and specific structures in the environment. Such an extended approach is committed to the claims that (1) the appropriate unit of analysis for understanding skill learning is not the body but the activity and (2) learning consists in the establishment and adaptive organization of enabling constraints on that activity. We focus on two example cases: maintaining upright posture and walking. In both cases, environmental structures play a constitutive role in the activity throughout learning, but the specific environmental structures that are involved in the activity change over time. At an early stage, the child makes use of an environmental "support"-for example, holding onto furniture to maintain upright posture. Later, once further constraints have been established, the child is able to let go of the furniture and remain upright. We argue that adopting an extended understanding of skill learning offers a promising strategy for unifying ecological and enactive approaches and can also potentially ground a radically embodied approach to higher cognition.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».