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Enregistrement W4388459989 · doi:10.1163/22134468-bja10097

Causation Bridges the Two Times

2023· article· en· W4388459989 sur OpenAlexaff
Holly Andersen

Notice bibliographique

RevueTiming & Time Perception · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCausationAffordanceContingencyPhenomenology (philosophy)EpistemologyBridge (graph theory)Philosophy of sciencePsychologyCognitive scienceCausality (physics)Cognitive psychologyPhilosophyPhysicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The two-times problem, where time as experienced seems to have distinctive features different than those found in fundamental physics, appears to be more intractable than necessary, I argue, because the two times are marked out from the positions furthest apart: neuroscience and physics. I offer causation as exactly the kind of bridge between these two times that authors like Buonomano and Rovelli (forthcoming) are seeking. It is a historical contingency from philosophical discussions around phenomenology, and a methodological artefact from neuroscience, that most studies of temporal features of experience require subjects to be sufficiently still that their engagement with affordances in the environment can be at best tested in artificial and highly constrained ways. Physics does not offer an account of causation, but accounts of causation are tied to or grounded in physics in ways that can be clearly delineated. Causation then serves as a bridge that coordinates time as experienced, via interaction with affordances in the environment, with time in physics as it constrains causal relationships. I conclude by showing how an information-theoretic account of causation fits neatly into and extends the information gathering and utilizing system (IGUS) of Gruber et al. ( Front. Psychol., 13 , 718505).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,012

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,242 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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