Predicting First-Person and Counterfactual Experiences of Selfhood: Insights from Anosognosia
Notice bibliographique
Résumé
In this chapter, we build upon empirical findings on the neurological syndrome of anosognosia for hemiplegia (lack of awareness into one’s paralysis; AHP) and recent neuroscientific theories of self-awareness to propose that the experience of ones’ self entails at least two normally integrated levels of inference. Namely, inferences about the here-and-now of experience in the first-person and counterfactual inferences about the self beyond first-person experience. The relation between the two is understood as dynamic, in the sense that the contextual salience of different signals determines the degree to which prediction errors in first-person experiences will be explained away by more objectified predictions about the self, or will allow the updating of the latter. To unpack and support these claims, we present and combine clinical experiences of anosognosia with empirical findings from our own and other labs. Our main thesis is that anosognosia is best explained as a disconnection between how one expects the body to feel in a first-person perspective (emotionally mine and under my control) and how one perceives the body counterfactually. This difficulty in integrating current sensations and emotions from the body with their beliefs about the body corresponds to difficulties in the most abstract, metacognitive (allocentric and prospective) aspects of body awareness. Thus, self-awareness in anosognosia is subject to the influence of non-updated premorbid beliefs and emotions about the self. The dissociation observed in anosognosia allows us a rare glimpse of the normally unconscious processes of integration and inference that underlie self-experience in everyday life.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».