MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387404664 · doi:10.31234/osf.io/f6amv

If engrams are the answer, what is the question?

2023· preprint· en· W4387404664 sur OpenAlexaff
Fionn M O'Sullivan, Tomás J. Ryan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesTrinity College Dublin
Mots-clésEngramCognitive scienceConstruct (python library)PsychologyNeuroscienceEpistemologyComputer sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Engram labelling and manipulation methodologies are now a staple of contemporary neuroscientific practice, giving the impression that the physical basis of engrams has been discovered. Despite enormous progress, engrams have not been clearly identified, and it is unclear what they should looklike. There is an epistemic bias in engram neuroscience towards characterising biological changes,while neglecting the development of theory. However, the tools of engram biology are excitingprecisely because they are not just an incremental step forward in understanding the mechanisms ofplasticity and learning, but because they can be leveraged to inform theory on one of the fundamental mysteries in neuroscience—how and in what format the brain stores information. We do not propose such a theory here, as we first require an appreciation for what is lacking. We outline a selection ofissues in four sections from theoretical biology and philosophy that engram biology and systems neuroscience generally should engage with in order to construct useful future theoretical frameworks.Specifically, what is it that engrams are supposed to explain? How do the different building blocks of the brain-wide engram come together? What exactly are these component parts? And what information do they carry, if they carry anything at all? Asking these questions is not purely the privilege of philosophy, but a key to informing scientific hypotheses that make the most of the experimental tools at our disposal. The risk for not engaging with these issues is high. Without a theory of what engrams are, what they do, and the wider computational processes they fit into, we may never know when they have been found.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,022
Communication savante0,0100,040
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0090,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,010

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,252 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetNeural dynamics and brain functionTravaux en français237 207