A Developmental Framework for Embodiment Research: The Next Step Toward Integrating Concepts and Methods
Notice bibliographique
Résumé
Embodiment research is at a turning point. There is an increasing amount of data and studies investigating embodiment phenomena and their role in mental processing and functions from across a wide range of disciplines and theoretical schools within the life sciences. However, the integration of behavioral data with data from different biological levels is challenging for the involved research fields such as movement psychology, social and developmental neuroscience, computational psychosomatics, social and behavioral epigenetics, human-centered robotics, and many more. This highlights the need for an interdisciplinary framework of embodiment research. In addition, there is a growing need for a cross-disciplinary consensus on level-specific criteria of embodiment. We propose that a developmental perspective on embodiment is able to provide a framework for overcoming such pressing issues, providing analytical tools to link timescales and levels of embodiment specific to the function under study, uncovering the underlying developmental processes, clarifying level-specific embodiment criteria, and providing a matrix and platform to bridge disciplinary boundaries among the involved research fields.
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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 | 0,016 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,020 |
| Communication savante | 0,005 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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 ».