Ecological meanings: A consensus paper on individual differences and contextual influences in embodied language
Notice bibliographique
Résumé
Embodied theories of cognition consider many aspects of language and other cognitive domains as the result of sensory and motor processes. In this view, the appraisal and the use of concepts are based on mechanisms of simulation grounded on prior sensorimotor experiences. Even though these theories continue receiving attention and support, increasing evidence indicates the need to consider the flexible nature of the simulation process, and to accordingly refine embodied accounts. In this consensus paper, we discuss two potential sources of variability in experimental studies on embodiment of language: individual differences and context. Specifically, we show how factors contributing to individual differences may explain inconsistent findings in embodied language phenomena. These factors include sensorimotor or cultural experiences, imagery, context-related factors, and cognitive strategies. We also analyze the different contextual modulations, from single words to sentences and narratives, as well as the top-down and bottom-up influences. Similarly, we review recent efforts to include cultural and language diversity, aging, neurodegenerative diseases, and brain disorders, as well as bilingual evidence into the embodiment framework. We address the importance of considering individual differences and context in clinical studies to drive translational research more efficiently, and we indicate recommendations on how to correctly address these issues in future research. Systematically investigating individual differences and context may contribute to understanding the dynamic nature of simulation in language processes, refining embodied theories of cognition, and ultimately filling the gap between cognition in artificial experimental settings and cognition in the wild (i.e., in everyday life).
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 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 ».