Notice bibliographique
Résumé
Studies have shown that using robot pets in dementia care contributes to a reduction in loneliness and anxiety, and other benefits. Studies also show that, even when people know they are dealing with robots, they often treat the robot as though it is a real pet with genuine emotions. This disconnect between beliefs and behavior occurs not just for people living with dementia, but with cognitively healthy adults, including those who are knowledgeable about how robots work. One possible explanation is that robot pets prompt contradictory beliefs, and so the use of robot pets encourages self-deception. Sparrow argues that this makes the use of robot pets in dementia care morally objectionable. We disagree. We argue that Gendler's concept of alief offers a better explanation of the belief-behavior disconnect observed when people interact with robot pets. An alief is a mental state composed of an automatic, arational, emotional, and behavioral response to representational input. Aliefs are not beliefs and are not subject to truth norms. Thus, on our view, harms associated with the use of robot pets in dementia care are not likely to include the self-deceptions that Sparrow suggests. It might seem like philosophical hair-splitting to claim that deception has not occurred because discordant aliefs rather than false beliefs have been formed, but this distinction matters. We argue that aliefs carry their own risks. These risks are important to consider when using robot pets in dementia care.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,015 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».