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Enregistrement W3164121386 · doi:10.31234/osf.io/jfpw2

The function of consciousness is to generate experience

2021· preprint· en· W3164121386 sur OpenAlexfundno aff
Axel Cleeremans, Catherine Tallon‐Baudry

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhilosophy and Theoretical Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds De La Recherche Scientifique - FNRSAgence Nationale de la RechercheCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésConsciousnessValue (mathematics)Function (biology)Subject (documents)PsychologyVirtueEpistemologyEpiphenomenonCognitive sciencePhilosophyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Why would we do anything at all if the doing was not doing something to us? In other words: What is consciousness good for? Here, reversing classical views, according to many of which subjective experience is a mere epiphenomenon that affords no functional advantage, we propose that the core function of consciousness is precisely to enable subject-level experience. “What it feels like” is endowed with intrinsic value, and it is precisely the value agents associate with their experiences that explains why we do certain things and avoid others. Thus, we argue that it is only in virtue of the fact that conscious agents experience things and care about those experiences that they are motivated to act in certain ways and that they prefer some states of affairs vs. others. In this sense, conscious experience functions as a mental currency of sorts, which not only endows mental states with intrinsic value, but also makes it possible for conscious agents to compare vastly different experiences in a common subject-centered space — a feature that readily explains the fact that consciousness is unified. If, as we argue, the function of consciousness is to endow agents with subjective experience, then the hard problem of consciousness seems to dissolve.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,018
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,295 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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