Cours cognition individuelle et collective - Univ. Montpellier II Resp: Jacques Ferber, Violaine Prince FMIN327 - Année 2009-2010 Ce cours porte sur une introduction aux problématiques de la cognition individuelle et collective. On mettra en avant d'une part les grandes démarches ayant abouti à différents modèles de cognition, et d'autre part l'importance de la prise en compte aussi bien des compétences individuelles que des phénomènes collectifs liés à l'interaction entre individus ayant certaines capacités cognitives. On mettra plus particulièrement l'accent sur les théories modernes de la cognition de Piaget et Vigotsky à Varela et Maturana, en passant par Damasio, la théorie de l'action rationnelle et la théorie des jeux. Cours: Contenu Voici les "polys" de ce cours au format .pdf. Les cours de Violaine Prince sont distribués directement aux participants... Sujets d'exposés: Quelques sites intéressants: et éventuellement d'autres sujets.... retour au début de ma page d'accueil
Épidémie de danse de 1518 Selon le récit qui en est généralement fait, l'épidémie aurait commencé en juillet 1518, lorsqu'une femme appelée Frau Troffea commença à danser dans les rues de Strasbourg et ne s'arrêta pas avant quatre ou six jours. D'autres personnes l'imitèrent : à la fin de la semaine, 34 personnes dansaient et, à la fin du mois, 400. Des dizaines d'entre eux n'y auraient pas survécu et auraient succombé à l'épuisement ou à des crises cardiaques. Représentation de l'épidémie de danse Si l'on en croit certaines descriptions, les victimes auraient eu l'air apeurées et désespérées et ne semblaient pas prendre tirer plaisir du fait de danser. Des nobles inquiets auraient demandé conseil à des médecins, qui auraient écarté la possibilité d'une cause astrologique ou surnaturelle à l'épidémie et déclaré qu'elle était due à une « maladie naturelle ». S'il semble établi que l'épidémie de danse a bien eu lieu, ses causes restent mystérieuses à l'heure actuelle. Autre représentation de l'épidémie
Karl Theodor Boehme Karl Theodor Boehme (auch Böhme; * 9. Juni 1866 in Hamburg; † 13. Oktober 1939 in München) war ein deutscher Marine- und Landschaftsmaler. Leben[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Boehme studierte 1884 bis 1892 an der Staatlichen Akademie der Bildenden Künste in Karlsruhe bei Gustav Schönleber. Seine ersten größeren Studienreisen führten nach Norwegen (1888 Stavanger, 1890 Lofoten, 1891 Skomvær, 1899 Lofoten, 1907 Lofoten, 1925 Stavanger). Erfolge hatte er mit den Küstenmotiven, die während seiner zum Teil längeren Aufenthalte in Italien entstanden. Seit 1891 nahm er an Ausstellungen in München, Wien, Berlin, Salzburg und Buenos Aires teil. Werk[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Seine Landschaftsbilder zeigen meist felsenreiche Meeresgestade und die dort kraftvoll wirkenden Naturkräfte. „Hat während eines langen Aufenthaltes auf Capri viele Bilder gemalt, …, die sich durch besonderen Farbenreiz auszeichnen. – Friedrich Furchheim: Bibliographie der Insel Capri, 2.
Réseau de neurones artificiels Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Un réseau de neurones artificiels est un modèle de calcul dont la conception est très schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d’apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien. Ils sont placés d’une part dans la famille des applications statistiques, qu’ils enrichissent avec un ensemble de paradigmes [1] permettant de créer des classifications rapides (réseaux de Kohonen en particulier), et d’autre part dans la famille des méthodes de l’intelligence artificielle auxquelles ils fournissent un mécanisme perceptif indépendant des idées propres de l'implémenteur, et fournissant des informations d'entrée au raisonnement logique formel. En modélisation des circuits biologiques, ils permettent de tester quelques hypothèses fonctionnelles issues de la neurophysiologie, ou encore les conséquences de ces hypothèses pour les comparer au réel.
HISTOIRE DE LA MÉMÉTIQUE ET DES MÈMES / Jean-Pierre Crespin Chargé Brut Net NPI (Net post-impot) = PAPTVA (pouvoir... Talcott Parsons Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Talcott Parsons Repères biographiques[modifier | modifier le code] Après avoir passé son B.A. au Amherst College avec une dominante en biologie, il entre à la London School of Economics où il s'intéresse aux travaux de Harold Laski, R.H Tawney, Bronislaw Malinowski et Leonard Trelawny Hobhouse. Théorie de l'action[modifier | modifier le code] Parsons est principalement connu pour sa théorie de l'action. Adaptation au milieu environnant physique et social ;Goal-Attainment (poursuite des buts) ;Integration des membres dans le système social ;Latent function (stabilité latente). Principaux ouvrages[modifier | modifier le code] The Structure of Social Action (1937)(article) Parsons, Talcott. 1942. Voir aussi[modifier | modifier le code] Bibliographie[modifier | modifier le code] Liens externes[modifier | modifier le code] Types of Pattern Variables sur sociology.org
Marketing viral Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Le marketing viral est une technique qui vise à promouvoir une entreprise ou ses produits et services à travers un message persuasif qui se diffuse d’une personne à une autre[1]. On parle de marketing viral puisque l’offre se déploie comme un virus[2]. Depuis le développement d’Internet et la démocratisation du haut débit, on a pu voir se développer de manière exponentielle ce nouveau phénomène. Définition[modifier | modifier le code] Le marketing viral est une forme de promotion d’une offre commerciale où ce sont les destinataires de l’offre qui font la recommandation de la marque, du produit ou bien du service à leur entourage et qui permettent ainsi la diffusion du message. La spécificité de ce type de marketing est que les consommateurs deviennent les principaux vecteurs de la communication de la marque. Méthodes[modifier | modifier le code] Le marketing viral doit avant tout être dynamique. Les étapes[modifier | modifier le code]
Le Japon, pays des maisons abandonnées Au fil de petites rues des quartiers populaires de Tokyo, le promeneur tombe inopinément sur une maison, un atelier ou une échoppe en déshérence. Le nombre de ces bâtiments abandonnés augmente régulièrement. Et ce n’est pas propre à Tokyo : de 8,4 millions à travers l’Archipel en 2018 (soit 14 % du total du bâti résidentiel), il pourrait doubler au cours des deux prochaines décennies, selon une estimation de l’Institut de recherches Nomura. « Ces chiffres sont à manier avec prudence car ils englobent aussi des résidences secondaires inoccupées », souligne Cécile Asanuma-Brice, sociologue et urbaniste au CNRS, autrice d’Un siècle de banlieue japonaise (MetisPresse, 2019). Les habitations, ateliers ou échoppes en déshérence sont certes un des avatars du déclin démographique (fin 2020, près de 30 % des Japonais avaient plus de 65 ans et 11,6 % moins de 14 ans).
Effet Zeigarnik Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. L’effet Zeigarnik désigne la tendance à mieux se rappeler une tâche qu'on a réalisée si celle-ci a été interrompue alors qu'on cherche par ailleurs à la terminer. Le fait de s'engager dans la réalisation d'une tâche crée une motivation d'achèvement qui resterait insatisfaite si la tâche est interrompue. Sous l'effet de cette motivation une tâche interrompue doit être mémorisée mieux qu'une tâche achevée. L'expérimentation princeps[modifier | modifier le code] Bluma Zeigarnik, élève de Kurt Lewin demande à des enfants d’accomplir, en une journée, une série de vingt petits travaux (modeler des animaux, enfiler des perles, assembler les pièces d’un puzzle…). L'inspiration de Madame Zeigarnik tirait sa source de la théorie de la psychologie de la forme (gestalt théorie). Autres données expérimentales[modifier | modifier le code] Psychanalyse[modifier | modifier le code] Bibliographie[modifier | modifier le code] Zeigarnik, B. (1927).
Épidémie de rire de Tanganyika Évènements L'épidémie de rire a débuté le 30 janvier 1962 dans un pensionnat pour filles tenu par des missionnaires, dans le village de Kashasha, au Tanganyika (Tanzanie actuelle). En quelques semaines, ce qui a commencé comme une crise de fou rire chez trois jeunes filles se répand dans le reste de l'école, touchant 95 des 159 élèves, âgées de 12 à 18 ans. Les autorités décident de fermer l'école le 18 mars, mais le problème demeure : elle est réouverte le 21 mai, mais fermée à nouveau à la fois du mois de juin suite à l'apparition de 57 nouveaux cas. Aucun des cinq enseignants de l'établissement ne sont affectés. Image parfois associée aux récits de l'épidémie Une dizaine de jours après la fermeture du pensionnat de Kashasha, un autre foyer se déclare au village de Nshamba. Un autre foyer apparaît également dans l'école de Ramashenye au milieu du mois de juin, puis dans le village de Kanyangereka, où a été envoyée une élève de l'école de Ramashenye. Symptômes Articles connexes :
Modèle évolutif r/K Les stratégies démographiques de reproduction. C'est une variante plus complexe du classique modèle logistique proposé par Verhulst[3]. Cela permet d'introduire l'impact de l'évolution de l'environnement dans la dynamique, en utilisant deux paramètres (« r » et « K ») au lieu d'un seul. Présentation des deux stratégies[modifier | modifier le code] Il se dégage deux stratégies trophiques[2] : la stratégie K (la lettre K se réfère à la Kapazitätsgrenze ou carrying capacity of a habitat, « capacité d'accueil du milieu »), caractérisée par une durée de vie longue et une reproduction rare et tardive ;la stratégie r (la lettre r se réfère au reproduction rate, « taux de reproduction »), caractérisée par la production d'un grand nombre de jeunes, le plus tôt possible, avec ordinairement une mortalité très élevée. Il s'agit de modèles heuristiques qui ont été critiqués depuis les années 1990 sur la base de quelques contre-exemples[4],[5]. Stratégie K[modifier | modifier le code] ↑ (en) R. (en) E.
Artificial intelligence AI research is highly technical and specialized, and is deeply divided into subfields that often fail to communicate with each other.[5] Some of the division is due to social and cultural factors: subfields have grown up around particular institutions and the work of individual researchers. AI research is also divided by several technical issues. Some subfields focus on the solution of specific problems. Others focus on one of several possible approaches or on the use of a particular tool or towards the accomplishment of particular applications. The central problems (or goals) of AI research include reasoning, knowledge, planning, learning, natural language processing (communication), perception and the ability to move and manipulate objects.[6] General intelligence is still among the field's long-term goals.[7] Currently popular approaches include statistical methods, computational intelligence and traditional symbolic AI. History[edit] Research[edit] Goals[edit] Planning[edit] Logic-based