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Enregistrement W4408722686 · doi:10.3819/ccbr.2025.200002

Are You Studying Occasion Setting? A Review for Inquiring Minds

2025· review· en· W4408722686 sur OpenAlexvenueno aff
Kenneth J. Leising, Jordan Nerz, John Solórzano-Restrepo, S. Bond

Notice bibliographique

RevueComparative Cognition & Behavior Reviews · 2025
Typereview
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEpistemology, Ethics, and Metaphysics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComparative cognitionPsychologyAnimal behaviorCognitive scienceCognitive psychologyNeuroscienceCognitionBiologyZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1983) proposed that occasion setting was a type of learning distinct from simple discriminations (X+, Y-), with the defining property as modulation by one stimulus (X) of the associative value of another stimulus (XA+, A-), which is orthogonal to any direct control of behavior or any outcome representation elicited by X.A variety of procedures have been developed to evaluate acquisition of this kind of control, as well as distinguish it from direct control.Application of occasion setting in psychology has remained largely confined to traditional associative learning paradigms.The current review aims to provide researchers with the knowledge and tools necessary to identify whether occasion setting might be occurring in their own research.One test procedure is recommended, though several options are reviewed.We encourage thinking more broadly about the presence of occasion setting by evaluating its potential role in spatial learning, match-to-sample (MTS), and theory of mind (ToM), among others.Furthermore, we briefly review demonstrations of occasion setting in other organisms, including invertebrates.These demonstrations suggest that occasion setting has played an important role in evolutionary fitness.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,583
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,093 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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