<i>The Brain Abstracted: Simplification in the History and Philosophy of Neuroscience</i> , by M. Chirimuuta
Notice bibliographique
Résumé
‘What’s in the brain that ink may character?’ asked Warren S. McCulloch (1964) (borrowing from Shakespeare) shortly before his death. Trained in philosophy, psychology, and medicine, McCulloch was one of the founding figures of cybernetics and neural network theory, and his spirit looms large over Chirimuuta’s landmark book, though she mentions him only a few times. McCulloch’s bardic question concerned the theoretical interrelations among real nervous systems, the postulated neurons of his neural nets (which were simplified, automata models of the nervous system), the kind of logical calculus needed to describe the activity of neural nets (which, in turn, exhibited their own complexity, particularly in the case of ‘nets with circles’, that is, with recurrent activity), and the mind. McCulloch’s question has hardly gone away, though its terms have changed. Today it concerns the relation between the physical brain in all its daunting complexity, neuroscience theories—particularly computational ones, which, though inevitably simplified compared to the brain, nevertheless exhibit their own complexity in the form of artificial neural networks—and the mind. What’s in the brain that neuroscience may characterize? How are computational models related to living brains? And how do these issues bear on neurophilosophy and philosophy of mind? These are the driving questions of The Brain Abstracted.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| 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 ».