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Enregistrement W4413794966 · doi:10.3390/brainsci15090929

A Call for Conceptual Clarity: “Emotion” as an Umbrella Term Did Not Work—Let’s Narrow It Down

2025· review· en· W4413794966 sur OpenAlexaff
Peter Walla, Angelika Wolman, Georg Northoff

Notice bibliographique

RevueBrain Sciences · 2025
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotions and Moral Behavior
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingMeaning (existential)PsychologySet (abstract data type)Cognitive psychologyCognitionCLARITYPerspective (graphical)VerbEmbodied cognitionTerm (time)AmbiguitySocial psychologyCognitive scienceLinguisticsEpistemologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To cut a long story short, the term "emotion" is predominantly employed as a comprehensive designation, encompassing phenomena such as feelings, affective processing, experiences, expressions, and, on occasion, cognitive processes. This has given rise to a plethora of schools of thought that diverge in their inclusion of these phenomena, not to mention the discordance regarding what emotions belong to the so-called set of discrete emotions in the first place. This is a problem, because clear and operational definitions are paramount for ensuring the comparability of research findings across studies and also across different disciplines. In response to this disagreement, it is here proposed to simplify the definition of the term "emotion", instead of using it as an umbrella term overarching an unclear set of multiple phenomena, which is exactly what left all of us uncertain about the question what an emotion actually is. From an etymological perspective, the simplest suggestion is to understand an emotion as behavior (from the Latin verb 'emovere', meaning to move out, and thus the noun 'emotion' meaning out-movement). This suggests that an emotion should not be understood as something felt, nor as a physiological reaction, or anything including cognition. Instead, emotions should be understood as behavioral outputs (not as information processing), with their connection to feelings being that they convey them. Consider fear, which should not be classified as an emotion, it should be understood as a feeling (fear is felt). The specific body posture, facial expression, and other behavioral manifestations resulting from muscle contractions should be classified as emotions with their purpose being to communicate the felt fear to conspecifics. The underlying causative basis for all that exists is affective processing (i.e., neural activity), and it provides evaluative information to support decision-making. The essence of this model is that if affective processing responds above a certain threshold, chemicals are released, which leads to a feeling (e.g., felt fear) if the respective organism is capable of conscious experience. Finally, the communication of these feelings to conspecifics is happening by emotion-behavior (i.e., emotions). In summary, affective processing guides behavior, and emotions communicate feelings. This perspective significantly simplifies the concept of an emotion and will prevent interchangeable use of emotion-related terms. Last but not least, according to the current model, emotions can also be produced voluntarily in order to feign a certain feeling, which is performed in various social settings. Applications of this model to various fields, including clinical psychology, show how beneficial it is.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,054
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0540,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0090,087
Communication savante0,0200,049
Science ouverte0,0080,012
Intégrité de la recherche0,0120,039
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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.

Tête enseignante Opus0,226
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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