Bibliographic record
Abstract
L'objectif de ce mémoire est d'évaluer l'approche énactive en sciences cognitives. Pour ce faire, il sera question de soulever les enjeux clés entourant la recherche sur la conscience, à la lumière des récents travaux sur la danse du philosophe américain Alva Noë. En se basant sur l'approche énactive de la conscience, celui-ci élabore une théorie sensori-motrice de l'appréciation esthétique. C'est donc en participant aux ateliers de danse Tuning score, conçue par la chorégraphe canadienne Lisa Nelson, que Noë élabore son approche. Dans le premier chapitre, nous situerons l'approche énactive et la recherche sur la conscience dans les sciences cognitives en général. En discutant celle-ci par rapport à trois autres approches, nous soulèverons le débat entre l'internalisme et l'externalisme de la conscience, tout en décrivant le passage d'une conception internaliste à une conception externaliste en sciences cognitives. Ce chapitre a donc pour objectif de définir en quoi consiste l'approche énactive afin d'introduire les éléments fondamentaux à l'approche sensori-motrice. Dans le deuxième chapitre, nous poursuivrons le travail enclenché dans le premier chapitre en faisant une analyse approfondie de l'approche énactive de la perception. Développée principalement par Kevin O'Regan, Susan Hurley et Alva Noë, cette approche défend une conception externaliste de la conscience en s'opposant à l'orthodoxie dans la recherche sur la perception en sciences cognitives. L'objectif de ce chapitre sera donc de présenter les différents arguments de l'approche sensori-motrice contre l'orthodoxie, principalement présenté par Noë dans son ouvrage Action in Perception (2004). Dans le troisième et dernier chapitre, nous ferons l'analyse et la critique des récents travaux de Noë concernant la danse. Une présentation de ses recherches sera suivie d'un argument allant contre la méthodologie employée dans ses travaux. Le tout sera suivi d'une conclusion où une évaluation globale de l'approche énactive sera faite. \n______________________________________________________________________________
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.016 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.018 |
| Open science | 0.003 | 0.008 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".