Intentional binding as Bayesian cue combination: testing predictions with trait individual differences
Notice bibliographique
Résumé
Intentional binding refers to the subjective compression of the time between an action and its outcome, typically indicated by a forward shift in the judged time of an action toward its outcome (action binding) and the backward shift of an outcome toward the action that caused it (outcome binding). The effect is considered an implicit measure of the sense of agency as it is sensitive to intentional action without requiring explicit reflection upon agency. One way of explaining the sensitivity of intentional binding is to see it as a simple case of multisensory cue combination in which awareness of intentions increases knowledge of the timing of actions. Here we present results consistent with such a mechanism. An experience of involuntariness is central to hypnotic responding, and may arise from strategically being unaware of one’s intentions. Trait differences in the ability to respond to hypnotic suggestion may reflect differing levels of access to motor intentions, with highly hypnotisable people having relatively low access and low hypnotisable people greater access. In a contingent presentation of action and outcome events, low hypnotisables had more precise timing judgements of actions than highs, and showed weaker action binding than highs. These results support the theory that trait hypnotisability is related to access to information related to motor intentions, as increased availability of such information should support more precise judgements of the timing of an intentional action. Intentional binding may thus reflect the Bayesian combination of cross-modal cues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».