Towards a neuroethological approach to consciousness
Notice bibliographique
Résumé
Understanding consciousness remains a significant challenge in science. What distinguishes conscious beings from unconscious systems, such as organoids, artificial intelligence or other non-sentient entities? Research on consciousness often focuses on identifying brain activity associated with conscious and non-conscious states, primarily in neurotypical human adults. However, this approach is limited in scope when applied to entities with developmental or evolutionary trajectories different from our own. How do we investigate consciousness in infants, whose brains are still maturing or in non-human animals, shaped by diverse ecological and evolutionary pressures? This opinion piece encourages consciousness studies to adopt a neuroethological perspective, drawing on Tinbergen's framework for studying behaviour. By examining the (1) mechanisms, (2) development, (3) adaptive functions and (4) evolutionary origins of consciousness, we can move beyond a human-centric focus to explore its diversity across life forms. Most investigators now accept that consciousness is not confined to humans alone but that some other animals have it, and it is a continuum shaped by evolutionary pressures. By adopting this broader approach, consciousness studies can better investigate and understand consciousness in its various forms and contexts, with significant scientific, ethical and societal implications.This article is part of the theme issue 'Evolutionary functions of consciousness'.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».