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Record W1838509284 · doi:10.4000/teth.255

L’influence négative des émotions sur la cognition

2015· article· fr· W1838509284 on OpenAlexaff
Jon Elster

Bibliographic record

VenueTerrains/Théories · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicLinguistics and Discourse Analysis
Canadian institutionsMinistère de l’Emploi et de la Solidarité Sociale (Québec)
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans cet entretien accordé le 5 décembre 2012 au Collège de France à Julien Bernard, Jon Elster précise sa vision des rapports entre émotions, rationalité et normes sociales dans les motivations de l’action. Selon lui, les émotions se comprennent en fonction des désirs et des croyances qui la font naître. Elles comportent souvent une tendance à l’action immédiate, au risque de l’irrationalité, tout en constituant une force, un « moteur » des normes sociales. En retour, les normes sociales, tout comme le degré et la forme des conceptualisations des émotions selon les époques et les cultures, peuvent s’insérer dans le choix émotionnel par le biais des croyances sur l’attitude à tenir selon les situations et par celui de l’identification de ce qui est vécu. Les normes ne constituent pas forcément un frein à l’action émotionnelle. Au contraire, certaines d’entre elles encouragent précisément des réactions émotionnelles. Ce faisant, Elster montre que l’impact des émotions sur la cognition, en court-circuitant la recherche optimale d’information, est le plus souvent négatif. C’est une raison pour laquelle, selon lui, l’étude des mécanismes émotionnels, tels que le déclin de l’émotion avec le temps ou les transmutations d’émotions, est nécessaire à l’analyse des actions sociales.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.675
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.049
GPT teacher head0.288
Teacher spread0.240 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations4
Published2015
Admission routes1
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