Notice bibliographique
Résumé
Understanding intrusive mentation, rumination, obsession, and worry, known also as "repetitive thought" (RT), is important for understanding cognitive and affective processes in general. RT is of transdiagnostic significance—for example obsessive-compulsive disorder, insomnia and addictions involve counterproductive RT. It is also a key but under-acknowledged feature of emotional episodes. We argue that RT cannot be understood in isolation but must rather be considered within models of whole minds and for this purpose we suggest an integrative design-oriented (IDO) approach. This approach involves the design stance of theoretical Artificial Intelligence (the central discipline of cognitive science), augmented by systematic conceptual analysis, aimed at explaining how autonomous agency is possible. This requires developing, exploring and implementing cognitive-affective-conative information-processing architectures. Empirical research on RT and emotions needs to be driven by such theories, and theorizing about RT needs to consider such data. Mental perturbance is an IDO concept that, we argue, can help characterize, explain, and theoretically ground the concept of RT. Briefly, perturbance is a mental state in which motivators tend to disrupt, or otherwise influence, executive processes even if reflective processes were to try to prevent or minimize the motivators’ influence. We draw attention to an IDO architecture of mind, H-CogAff, to illustrate the IDO approach to perturbance. We claim, further, that the intrusive mentation of some affective states— including grief and limerence (the attraction phase of romantic love) — should be conceptualized in terms of perturbance and the IDO architectures that support perturbance. We call for new taxonomies of RT and emotion in terms of IDO architectures such as H-CogAff. We point to areas of research in psychology that would benefit from the concept of perturbance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».