Conscious cognitive effort in cognitive control
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive effort is thought to be familiar in everyday life, ubiquitous across multiple variations of task and circumstance, and integral to cost/benefit computations that are themselves central to the proper functioning of cognitive control. In particular, cognitive effort is thought to be closely related to the assessment of cognitive control's costs. I argue here that the construct of cognitive effort, as it is deployed in cognitive psychology and neuroscience, is problematically unclear. The result is that talk of cognitive effort may paper over significant disagreement regarding the nature of cognitive effort, and its key functions for cognitive control. I highlight key points of disagreement, and several open questions regarding what causes cognitive effort, what cognitive effort represents, cognitive effort's relationship to action, and cognitive effort's relationship to consciousness. I also suggest that pluralism about cognitive effort-that cognitive effort may manifest as a range of intentional or non-intentional actions the function of which is to promote greater success at paradigmatic cognitive control tasks-may be a fruitful and irenic way to conceive of cognitive effort. Finally, I suggest that recent trends in work on cognitive control suggests that we might fruitfully conceive of cognitive effort as one key node in a complex network of mental value, and that studying this complex network may illuminate the nature of cognitive control, and the role of consciousness in cognitive control's proper functioning. This article is categorized under: Philosophy > Consciousness Philosophy > Psychological Capacities Neuroscience > Cognition.
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.
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 découle