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Record W4389275635 · doi:10.4000/appareil.6624

Panser la cognition

2023· article· fr· W4389275635 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueAppareil · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDiverse multidisciplinary academic research
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
FundersHorizon 2020 Framework ProgrammeEuropean Commission
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’article propose une analyse critique de l’explication computationnaliste de l’esprit-cerveau, dans le contexte d’une convergence de l’intelligence artificielle et des neurosciences. Il se fonde sur l’idée que la manière dont on explique les fonctions de l’esprit-cerveau dans le paradigme computationnaliste influence la manière dont on conçoit les systèmes d’IA, sans prendre en compte la réalité des systèmes sociaux ou en ne la prenant en compte qu’a posteriori. C’est pourquoi il est judicieux de se demander à quoi ressembleraient les fonctions des systèmes d’IA si, dès leur conception, on acceptait que les activités de l’esprit-cerveau soient d’origine sociale. Pour ce faire, l’article développe une approche « post-cognitiviste » et « organologique » de l’esprit-cerveau : face à l’explosion des applications d’intelligence artificielle et à leurs répercussions sur la faculté de connaître, une telle approche se prononce pour un dialogue entre les sciences cognitives d’une part, les sciences du psychisme et les sciences de la société d’autre part. Il s’agit d’envisager des sciences cognitives qui pansent leurs avancées théoriques et leurs instruments techniques, pour lutter contre la perte de la faculté de pensée.

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.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.350
Threshold uncertainty score0.998

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.036

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 head0.115
GPT teacher head0.415
Teacher spread0.301 · 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