How Physical Information Underlies Causation and the Emergence of Systems at all Biological Levels
Notice bibliographique
Résumé
To bring clarity, the term 'information' is resolved into three distinct meanings: physical pattern, statistical relations and knowledge about things. In parallel, three kinds of 'causation' are resolved: the action of physical force constrained by physical pattern (efficient cause), cybernetic (formal cause) and statistical inference. Cybernetic causation is an expression of fundamental (necessary) logical relations, statistical inference is phenomenological, but physical information and causation are proposed as what actually happens in the physical world. Examples of the latter are given to illustrate the underlying material dynamics in a range of biological systems from the appearance of 'synergistic information' among multiple variables (mainly in neuroscience); positional information in multicellular development; and the organisational structure of ecological communities, especially incorporating niche construction theory. A rigorous treatment of multi-level causation is provided as well as an explanation of the causal power of non-physical information structure, especially of interaction networks. The focus on physical information as particular pattern, echoing the insights of Howard Pattee, provides a more physically grounded view of emergence, downward causation and the concept of 'closure to efficient causation', all now prevalent in the organisational approach to biology.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,023 |
| Communication savante | 0,008 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».