The precision principle: driving biological self-organization
Notice bibliographique
Résumé
In this perspective, we introduce the Precision Principle as a unifying theoretical framework to explain self-organization across biological systems. Drawing from neurobiology, systems theory, and computational modeling, we propose that precision, understood as constraint-driven coherence, is the key force shaping the architecture, function, and evolution of nervous systems. We identify three interrelated domains: Structural Precision (efficient, modular wiring), Functional Precision (adaptive, context-sensitive circuit deployment), and Evolutionary Precision (selection-guided architectural refinement). Each domain is grounded in local operations such as spatial and temporal averaging, multiplicative co-activation, and threshold gating, which enable biological systems to achieve robust organization without centralized control. Within this framework, we introduce the Precision Coefficient , P z = C z − α R z , which formalizes the balance between network coherence and resource cost and serves as a simple quantitative outline of the principle. Conceptually, this formalism aligns with established learning mechanisms: Hebbian reinforcement provides the local substrate for weight changes, while winner-take-all and k-winners competition selectively eliminates weaker synapses, together increasing C z and reducing redundancy within R z . Rather than framing the theory in opposition to existing models, we aim to establish the Precision Principle as an original, integrative lens for understanding how systems sustain efficiency, flexibility, and resilience. We hope the framework inspires new research into neural plasticity, development, and artificial systems, by centering internal coherence, not prediction or control, as the primary driver of self-organizing intelligence.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».