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Enregistrement W3161350751 · doi:10.31234/osf.io/k9pbn

From generative models to generative passages: A computational approach to (neuro)phenomenology

2021· preprint· en· W3161350751 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCognitive Science and Education Research
Établissements canadiensMila - Quebec Artificial Intelligence InstituteCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineJewish General HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaInstitut de Valorisation des DonnéesAgence Nationale de la RechercheNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekWellcome TrustWilliam K. Warren Foundation
Mots-clésGenerative grammarPhenomenology (philosophy)Cognitive scienceConsciousnessComputer scienceConstruct (python library)Generative modelArtificial intelligenceComputational modelSection (typography)EpistemologyPsychologyPhilosophyProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a version of neurophenomenology based on generative modelling techniques developed in computational neuroscience and biology. We call this approach computational phenomenology because it applies methods originally developed in computational modelling to phenomenology. The first section presents a brief review of the project to naturalize phenomenology. The second section presents and evaluates philosophical objections to that project, and situates our project with respect to these projects. The third section reviews the generative modelling framework. The following section presents our new approach to neurophenomenology based on generative modelling. We then discuss how this application of generative modelling differs from previous attempts to use it to explain consciousness. In summary, generative modelling allows us to construct a computational model of the inferential or interpretive process that best explain this or that kind of lived experience.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,560
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,275
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,115 · 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

En bref

Citations21
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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