Notice bibliographique
Résumé
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).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,016 |
| Communication savante | 0,005 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».