Neurophenomenology: An Introduction for Neurophilosophers
Notice bibliographique
Résumé
Introduction One of the major challenges facing neuroscience today is to provide an explanatory framework that accounts for both the subjectivity and neurobiology of consciousness. Although neuroscientists have supplied neural models of various aspects of consciousness, and have uncovered evidence about the neural correlates of consciousness (or NCCs), there nonetheless remains an ‘explanatory gap’ in our understanding of how to relate neurobiological and phenomenological features of consciousness. This explanatory gap is conceptual, epistemological, and methodological: An adequate conceptual framework is still needed to account for phenomena that (ⅰ) have a first-person, subjective-experiential or phenomenal character; (ⅱ) are (usually) reportable and describable (in humans); and (ⅲ) are neurobiologically realized. The conscious subject plays an unavoidable epistemological role in characterizing the explanandum of consciousness through first-person descriptive reports. The experimentalist is then able to link first-person data and third-person data. Yet the generation of first-person data raises difficult epistemological issues about the relation of second-order awareness or meta-awareness to first-order experience (e.g., whether second-order attention to first-order experience inevitably affects the intentional content and/or phenomenal character of first-order experience). The need for first-person data also raises methodological issues (e.g., whether subjects should be naïve or phenomenologically trained). Neurophenomenology is a neuroscientific research program whose aim is to make progress on these issues associated with the explanatory gap. In this chapter we give an overview of the neurophenomenological approach to the study of consciousness.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,010 |
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 ».