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Enregistrement W3176935012 · doi:10.3390/life11070611

The Human Self Has Two Serial Aspects and Is Dynamic: A Concept Based on Neurophysiological Evidence Supporting a Multiple Aspects Self Theory (MAST)

2021· review· en· W3176935012 sur OpenAlexaff
Peter Walla, Georg Northoff, Cornelia Herbert

Notice bibliographique

RevueLife · 2021
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive scienceSelfConsciousnessNeurophysiologyComputer scienceCognitive psychologyPsychology of selfNeurosciencePsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The self is an increasingly central topic in current neuroscience. Understanding the neural processes that are involved in self-referential processing and functioning may also be crucial to understanding consciousness. The current short communication goes beyond the typical concept that the self is singular, as has been assumed from neuroanatomical descriptions of the self by fMRI and PET studies. Long ago, theoretically, the idea of multiple aspects of the human self-arose, highlighting a dynamic organizational structure, but an increasing number of electrophysiological brain imaging studies, searching for the temporal dynamics of self-referential brain processes, now has empirical evidence supporting their existence. This short communication focuses on the theoretical idea of a dynamic self and provides first preliminary empirical evidence, including results from own studies of the authors, in support of, and highlights the serial dynamics of the human self, suggesting a primitive Me1 and an elaborate Me2 (a non-personal and a personal self). By focusing on the temporal dimension of the self, we propose that multiple aspects of the self can be distinguished based on their temporal sequence. A multiple aspects Self Theory (MAST) is proposed. This model is meant as a theoretical framework for future studies providing further support.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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