MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3212572250 · doi:10.1098/rsta.2021.0246

Greater than the parts: a review of the information decomposition approach to causal emergence

2022· review· en· W3212572250 sur OpenAlexaff
Pedro A. M. Mediano, Fernando E. Rosas, Andrea I. Luppi, Henrik Jeldtoft Jensen, Anil K. Seth, Adam B. Barrett, Robin Carhart‐Harris, Daniel Bor

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society A Mathematical Physical and Engineering Sciences · 2022
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesGates Cambridge TrustWellcome Trust
Mots-clésRotation formalisms in three dimensionsEpistemologyFormalism (music)ConsciousnessComputer scienceCognitive scienceManagement scienceData scienceSociologyPsychologyEngineeringPhilosophyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emergence is a profound subject that straddles many scientific disciplines, including the formation of galaxies and how consciousness arises from the collective activity of neurons. Despite the broad interest that exists on this concept, the study of emergence has suffered from a lack of formalisms that could be used to guide discussions and advance theories. Here, we summarize, elaborate on, and extend a recent formal theory of causal emergence based on information decomposition, which is quantifiable and amenable to empirical testing. This theory relates emergence with information about a system's temporal evolution that cannot be obtained from the parts of the system separately. This article provides an accessible but rigorous introduction to the framework, discussing the merits of the approach in various scenarios of interest. We also discuss several interpretation issues and potential misunderstandings, while highlighting the distinctive benefits of this formalism. This article is part of the theme issue 'Emergent phenomena in complex physical and socio-technical systems: from cells to societies'.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,231 · 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'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

Citations73
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhilosophical Transactions of the Royal Society A Mathematical Physical and Engineering SciencesMême sujetNeural dynamics and brain functionTravaux en français237 207