Playfulness and the meaningful life: an active inference perspective
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Our paper takes as its starting point the recent proposal, at the core of this special issue, to use the active inference framework (AIF) to computationally model what it is for a person to live a meaningful life. In broad brushstrokes, the AIF takes experiences of human flourishing to be the result of predictions and uncertainty estimations along many dimensions at multiple levels of neurobiological organization. Our aim in this paper is to explain how AIF models predict that uncertainty can sometimes, under the right conditions, be conducive to the experiences of flourishing. Our focus is on playfulness, because playful individuals have learned a high-level prior that in certain safe contexts, uncertainty and error should be tolerated and explored. They have expanded the phenotypic bound on the amount of surprise they are prepared to tolerate in their lives. The positive embracing of uncertainty has a number of positive knock-on effects for the kind of lives playful individuals are able to lead. First, a playful individual attends to the world in a way that is open and expansive, a mode of attending that is effortless and therefore conducive to being in the present. This openness to the present moment allows for deep engagement and participation in experience that can furnish a renewed appreciation for life. Second, playful individuals will actively seek out spaces at the edge of their own abilities and will therefore be more likely to grow and develop in their skills and relationships in ways that contribute to their living a good life. Finally, playful agents seek out situations in which they can monitor, observe, and learn from their own affective responses to uncertainty. Thus, uncertainty becomes something familiar to them that they not only learn to tolerate but also enjoy positively exploring, in ways that provide them opportunities to grow. For these three reasons, we will argue that playfulness and openness to experiences of uncertainty and the unknown may be important ingredients in human flourishing.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle