Bridging the gap of brain and experience – Converging Neurophenomenology with Spatiotemporal Neuroscience
Notice bibliographique
Résumé
Neuroscience faces the challenge of connecting brain and mind, with the mind manifesting in first-person experience while the brain's neural activity can only be investigated in third-person perspective. To connect neural and mental states, Neurophenomenology provides a methodological toolkit for systematically linking first-person subjective experience with third-person objective observations of the brain's neural activity. However, beyond providing a systematic methodological strategy ('disciplined circularity'), it leaves open how neural activity and subjective experience are related among themselves, independent of our methodological strategy. The recently introduced Spatiotemporal Neuroscience suggests that neural activity and subjective experience share a commonly underlying feature as their "common currency", notably analogous spatiotemporal dynamics. Can Spatiotemporal Neuroscience inform Neurophenomenology to allow for a deeper and more substantiative connection of first-person experience and third-person neural activity? The goal of our paper is to show how Spatiotemporal Neuroscience and Neurophenomenology can be converged and integrated with each other to gain better understanding of the brain-mind connection. We describe their convergence on theoretical grounds which, subsequently, is illustrated by empirical examples like self, meditation, and depression. In conclusion, we propose that the integration of Neurophenomenology and Spatiotemporal Neuroscience can provide complementary insights, enrich both fields, allows for deeper understanding of brain-mind connection, and opens the door for developing novel methodological approaches in their empirical investigation.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».