For a Choreography of Emotions: Spatiotemporal Phenomenology
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
BACKGROUND: Emotions are a key feature of human life. Despite intensive research, we still do not have a full grasp of the complexity of emotions, such as their peculiar combination of emotional feeling and behavioral motor manifestation. We also lack translational research that links the phenomenal (experiential) with the pre-phenomenal (neurological) levels. SUMMARY: Operating within the framework of embodiment on experiential and neural levels, we characterize different emotions by their different movements as well as by their distinct experiences of time and space, rather than externally observable behavior. This leads literally to a choreography of emotions and spatiotemporal phenomenology, that is, a characterization of emotions in terms of corporeality, particularly how persons feel that their body moves in space and time and interacts with its environment. That is complemented by an outlook of linking such views of emotions to the brain through what has recently been introduced as "Spatiotemporal Neuroscience," whose theoretical background is briefly sketched and outlined. This is accompanied by an example of the temporal changes, with abnormal slowness being shared by both, experience and brain, as their "common currency" during sadness. KEY MESSAGE: We here introduce the outline of a choreography of emotions as a descriptive framework that makes reference to the direction and timing of the way persons experience their bodily movement, as well as to the matching of bodily movements and the surrounding lived space, which carries high potential of being directly linked to the brain in a non-reductive way through spatiotemporal neuroscience.
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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) | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 découle