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Enregistrement W4310207657 · doi:10.3389/fnhum.2022.1095735

Editorial: Interpersonal synchrony and network dynamics in social interaction

2022· editorial· en· W4310207657 sur OpenAlexaff
Viktor Müller, Merle T. Fairhurst, Floris T. van Vugt, Peter E. Keller, Markus Müller

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Human Neuroscience · 2022
Typeeditorial
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesMax-Planck-GesellschaftTechnische Universität DresdenDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésHumInterpersonal communicationNeuroscienceDynamics (music)PsychologySocial neuroscienceCognitionSocial cognitionCognitive scienceCognitive psychologySocial psychologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Research Topic was launched with the aim of highlighting and exploring the mechanisms and functions of interpersonal interaction, and thereby deepening our understanding of these highly interesting and complex phenomena and their downstream effects on real-life social interaction. The collection of contributions includes a Hypothesis and Theory article, a Review, two Brief Research Reports, and 11 Original Research articles written by leading researchers in the field. They showcase the breadth of research studies, going from hyper-brain cell assembly hypothesis and theory of mind hyperscanning to ensemble singing and soccer playing to healthcare teams, music therapy and psychotherapy concepts based on the inter-brain plasticity model. This range exemplifies the promise of this field in being able to span multiple facets of life. Figure It displays the joint forward model for interpersonal action coordination with three representation levels (i.e., representation of individual, other's, and joint forward models with corresponding sensorimotor feedbacks) and the impact of a joint goal as well as external influences (cf. Mller et al., 2021). This model is a construct integrating and reflecting a variety of influences and interactions of human social behavior. Figure

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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