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Enregistrement W4390609256 · doi:10.1111/mila.12498

“All animals are conscious”: Shifting the null hypothesis in consciousness science

2024· article· en· W4390609256 sur OpenAlexafffund
Kristin Andrews

Notice bibliographique

RevueMind & Language · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueNeuroendocrine regulation and behavior
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesUniversiteit AntwerpenUniversidad Nacional de Educación a DistanciaSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Warwick
Mots-clésConsciousnessUnconscious mindPsychologyEpistemologyCognitive psychologyNull hypothesisCognitive scienceNull (SQL)Computer sciencePhilosophyNeuroscienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The marker approach is taken as best practice for answering the distribution question: Which animals are conscious? However, the methodology can be used to increase confidence in animals many presume to be unconscious, including C. elegans, leading to a trilemma: accept the worms as conscious; reject the specific markers; or reject the marker methodology for answering the distribution question. I defend the third option and argue that answering the distribution question requires a secure theory of consciousness. Accepting the hypothesis all animals are conscious will promote research leading to secure theory, which is needed to create reliable consciousness tests for animals and AIs. Rather than asking the distribution question, we should shift to the dimensions question: How are animals conscious?

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)0,060
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,147
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,319

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0600,147
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,057
Communication savante0,0060,019
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0070,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,318 · 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
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

Citations36
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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