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Enregistrement W4390744251 · doi:10.1111/tops.12718

Editor's Introduction: Best Papers from the 20th International Conference on Cognitive Modeling

2024· article· en· W4390744251 sur OpenAlex
Terrence C. Stewart

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueTopics in Cognitive Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTask (project management)Cognitive scienceCognitionComputer scienceField (mathematics)Event (particle physics)Cognitive psychologyPsychologyArtificial intelligenceData scienceEngineeringNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The International Conference on Cognitive Modelling is dedicated to understanding how the complex processes of the mind can be explained in terms of detailed inner processing. In this issue, we present four representative papers of this field of research from our 20th meeting, ICCM 2022. This meeting was our first hybrid meeting, with a virtual version happening July 11-15, 2022, and an in-person event from July 23-27, 2022, held in Toronto, Canada. The four papers presented here were the top-ranked papers across both the virtual and in-person events. Three of the papers develop novel computational theories about low-level components within the mind and how those components result in high-level phenomena such as motivation, anhedonia, and attention. The final paper demonstrates the use of cognitive modeling to develop novel explanations of a paired associate learning task, and uses those insights to develop and explain human performance in a more complex version of that task.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,689
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,309 · 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