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Enregistrement W4407113158 · doi:10.1177/02762366251316255

Functionalist Emergentist Materialism: A Pragmatic Framework for Consciousness

2025· article· en· W4407113158 sur OpenAlexaff
Amedeo D’Angiulli, Kiranpreet Sidhu

Notice bibliographique

RevueImagination Cognition and Personality · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEmbodied and Extended Cognition
Établissements canadiensCarleton UniversityAgricultural Research Institute of Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyConsciousnessMaterialismCognitive scienceCognitive psychologyPsychoanalysisEpistemologyPhilosophyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is often challenging to fully justify why it is preferable to think and conduct research about consciousness following a particular theory as opposed to another. This may be especially true in disciplines within Psychology, Cognitive Science, and Neuroscience which may be pressured to follow radical reductionism to physics or chemistry. The present approach was developed through teaching a cohort of approximately 2000 undergraduate and graduate students for over fifteen years. It involves a pragmatic tutorial of the major traditions in philosophical thinking, dissecting the explanatory power of each theory and logically resolving their differences in a unitary novel framework called functionalist emergentist materialism (FEM). This proposed epistemic approach dissolves many theoretical issues. Notably, it becomes possible to make sense of the “hard problem” as an evolutionary solution. We apply and integrate this approach with one of the most comprehensive neuroscientific theories, Damasio's tripartite of consciousness, and extract a pragmatic test for recognizing conditions in which an organism is conscious. FEM aligns with contemporary evolutionary thinking and current scientific standards.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0040,046
Communication savante0,0060,014
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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