Natural language analysis of the structure of altered states of consciousness
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and aims Altered states of consciousness (ASC) represent acute and marked deviations from normal waking consciousness. Investigations into ASC are significant to problems in medicine, science, and philosophy, including the structure of conscious experience. Here, we conducted a preliminary investigation into the structure of ASC while addressing the role of psychedelics, which purportedly manifest features of mind. Methods We performed quantitative and qualitative analyses of 300 narrative reports across 12 ASC induction methods: meditation, float tank, psilocybin, lysergic acid diethylamide (LSD), N,N-dimethyltryptamine (DMT), 5-methoxy-N,N-DMT (5-MeO-DMT), ketamine, salvia, 3,4-methylenedioxymethamphetamine (MDMA), cannabis, datura, and diphenhydramine (DPH). We hypothesized that reports from the psychedelics (serotonin 5-HT 2A receptor agonists) would contain similar content with non-pharmacological induction methods, alongside greater positive sentiment and reported authenticity relative to reports from other substances. Results In quantitative analysis, most psychedelics, except LSD, as well as salvia and ketamine, shared similar content with non-pharmacological methods. In qualitative analysis, most psychedelics, except LSD, were deemed both positive and authentic, with authenticity predicting positive sentiment across the 12 ASC induction methods ( R = 0.68; p = 0.015). We uncovered latent themes charting a trajectory of ASC from baseline to metaphysical experience, incorporating text-to-image generative artificial intelligence to illustrate underlying phenomenological structure. Conclusions Our findings suggest that reproducible structural observations may be externally validated across methods to support a “mind-manifesting” characterization for some ASC induction methods, such as salvia, ketamine, or 5-MeO-DMT, but not for others, such as LSD, datura, or DPH, together informing future studies of psychedelics, ASC, and structuralism.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle