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Enregistrement W4379145249 · doi:10.31219/osf.io/7x8cm

On Embedded Normativity - An Active Inference account of agency beyond flesh

2023· preprint· en· W4379145249 sur OpenAlexaff
Avel GUÉNIN--CARLUT, Mahault Albarracin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEmbodied and Extended Cognition
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffordanceNormativeAction (physics)Agency (philosophy)ExternalizationEpistemologySociocultural evolutionInferenceIntentionalitySociologySituatedPerceptionCognitive scienceComputer sciencePsychologySocial psychologyArtificial intelligenceHuman–computer interactionPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce and motivate the concept of \emph{embedded normativity} to account for the externalization of social norms in the material environment through human social activity. We ground this notion in the Active Inference framework, and more specifically through the derived Skilled Intentionality framework of ecological perception and action. This framework considers that skilled agent experience the world as a landscape of affordances, or opportunities for action. This landscape is inherently normative, as its experience is tied to the agent's anticipations over its own behaviour (and therefore, indirectly, to its motivations). We emphasize that given this framework, normativity does not exist inside or outside the agent's boundaries, but is brought about by its engagement with the world. We discuss the dynamics of \emph{internalization} and \emph{externalization} by which agents come to project normativity onto elements of their environment, and experience this normativity as a simple attraction toward favoured states. Given this account, we revisit earlier descriptions of the shared material and sociocultural niche enable the broadcasting and integration of norms. Finally, we discuss how embedded normativity can be brought into existence by the perception of humans, and relate our discussion to the ontological stance of participatory realism.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,014
Communication savante0,0040,010
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,250 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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