MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4382797153 · doi:10.31234/osf.io/rjn3k

Expectancies and the generation of perceptual experience: Predictive processing and phenomenological control

2023· preprint· en· W4382797153 sur OpenAlexaff
Peter Lush, Zoltán Dienes, Anil K. Seth

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePain Management and Placebo Effect
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyHypnosisCognitive psychologyContext (archaeology)PerceptionVolition (linguistics)Interpretative phenomenological analysisExpectancy theoryControl (management)Phenomenology (philosophy)Social psychologyEpistemologyQualitative researchComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phenomenological control is the stable trait ability to alter subjective experience in accordance with goals. Although voluntary, phenomenological control is experienced as involuntary and has predominantly been studied within the context of hypnosis, in which direct verbal imaginative suggestions for a range of experiences are given by a designated ‘hypnotist’ (e.g., involuntary movement, paralysis, analgesia, amnesia or auditory, gustatory, tactile and visual hallucinations). However, hypnosis is not required for phenomenological control and the ability can be exercised in a variety of contexts, including in response to demand characteristics in scientific experiments. Here we trace the modern history of phenomenological control from the context of mesmerism in 18th century (which employed indirect, non-verbal suggestion) through to contemporary accounts. We focus on three theories: response expectancy theory (in which experience arises directly from expectancies), cold control theory (in which voluntary acts are experienced as involuntary due to being unaware of relevant intentions) and the predictive processing theory of hypnosis (in which voluntary acts arise from aberrant interplay of top-down predictions and bottom-up prediction error signals). We consider the pros and cons of each and explore the extent to which predictive processing might be extended to offer a full-fledged theory of phenomenological control.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,196 · 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.

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

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

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetPain Management and Placebo EffectTravaux en français237 207