Yes, We Are Studying Occasion Setting: A Configural Complement to Leising et al.
Notice bibliographique
Résumé
The article "Are You Studying Occasion Setting?A Review for Inquiring Minds" offers a valuable and comprehensive look at how stimuli can influence or "set the occasion" for responding to another cue, organizing its discussion around four principal experimental tests.By distinguishing direct (excitatory or inhibitory) stimulus control from a more indirect, hierarchical form of stimulus modulation, Leising et al. (2025) make a strong case for why occasion setting warrants further study.Although they acknowledge both hierarchical-modulatory and associative-configural approaches, the article's emphasis on hierarchical terminology may inadvertently suggest that purely associative (configural) theories have less explanatory power.This focus can overshadow the potential theoretical and empirical contributions of configural models.With this commentary, we emphasize the strengths of so-called configural explanations and illustrate how they address the same core tasks, drawing on principles from Wagner's SOP with Replaced Elements (SOP-REM) model.Our hope is that this complementary view will further enrich the discussion on occasion setting and demonstrate the versatility of associative frameworks in explaining complex cue-modulation phenomena.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,013 |
| Communication savante | 0,004 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».