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Enregistrement W4313339680 · doi:10.1515/revneuro-2022-0120

Anticipatory attractors, functional neurochemistry and “Throw & Catch” mechanisms as illustrations of constructivism

2022· review· en· W4313339680 sur OpenAlexaff
Ирина Трофимова

Notice bibliographique

RevueReviews in the Neurosciences · 2022
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurochemistryAutopoiesisEnactivismNeuroscienceNeurophenomenologyCognitive scienceConstructivism (international relations)PsychologyComputer scienceArtificial intelligenceNeurology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This review explores several rarely discussed examples illustrating constructivism principles, generative and selective features of neuronal regulation of behaviour. First, the review highlights Walter Freeman’s experiments and mathematical analysis that uncovered the existence of anticipatory attractors, i.e. non-random dynamical patterns in neurodynamics. Since Freeman’s work did not extend to neurochemistry, this paper then points to the proposed earlier neurochemical framework summarizing the managerial roles of monoaminergic, cholinergic and opioid receptor systems likely contributing to anticipatory attractors in line with functional constructivism. As a third example, neurochemistry’s evidence points to the “Throw & Catch” (T&C) principle in neurodynamics. This principle refers to the pro-active, neurochemically expensive, massive but topical increase of potentials (“Throw”) within electrodynamics and neurotransmission in the brain whenever there is an uncertainty in selection of degrees of freedom (DFs). The T&C also underlines the relay-like processes during the selection of DFs. The “Throw” works as an internally generated “flashlight” that, contrarily to the expectations of entropy reduction, increases entropy and variance observed in processes related to orientation and action-formation. The discussed examples highlight the deficiency of structures-oriented projects and excitation-inhibition concepts in neuroscience. The neural regulation of behaviour appears to be a fluid, constructive process, constantly upgrading the choice of behavioural DFs, to ensure the compatibility between the environmental and individual’s individuals’ needs and capacities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,008
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,231
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,137 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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