Action Plan Diversity in Children During Control Exploration: Link Between Action and Sense of Agency
Notice bibliographique
Résumé
The sense of agency refers to the subjective feeling of controlling one’s own actions and, through them, external events. Despite actions containing rich information about human subjective feelings, there are very few ways to abstract such information. The present study aims to use a new method of action analysis to examine whether action plans contain information for measuring the sense of agency both across different conditions (i.e., within participants) and among different individuals. The present study employed an action plan analysis utilizing transformer-LSTM-based autoencoders on a movement dataset of 167 children in a control detection task collected previously in a published paper. This analysis can capture high-level, abstract representations of sequences of motor commands (referred to as action plans) and quantify control exploration behaviors. The action plan diversity showed a sigmoid-like function of control, indicating that actions indeed contain rich information regarding the sense of agency. Furthermore, the individual slope of action plan diversity against control, referred to as action plan sensitivity, significantly correlated with individual control detection accuracy, suggesting that this index can also be used as an inter-individual measure of sense of agency. Our results suggest that simply observing how actions change under different control conditions can quantitatively reflect the emergence of the sense of agency in children. The findings and methodology provide a highly novel and useful tool for studying the sense of agency in broader populations and species in future studies.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».