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Écologistes, scientifiques du comportement et chercheurs intéressés par le comportement collectif et la négociation.
Étudier les dynamiques de recherche collective, les opportunités de négociation et la durabilité par l'intermédiaire de l'Inférence Active.
Sur cette page
Recherche action sur la recherche collective (affordances de négociation) applique l'inférence active à le comportement de recherche collective — étudiant comment les groupes forment des coalitions, négocient des opportunités et maintiennent des échanges de valeur. Le projet se concentre sur la durabilité à long terme et la dynamique sociale.
Le projet développe des modèles d'inférence active pour la recherche collective — traitant les groupes d'agents comme des systèmes d'inférence qui minimisent conjointement la surprise quant à la disponibilité des ressources et à la coordination sociale. Le travail aborde la durabilité, la dynamique de formation et l'échange de valeur dans les contextes collectifs.
Les écologistes, les scientifiques du comportement et les modéliseurs de l'inférence active intéressés par le comportement collectif sont les bienvenus.
Surfaces clés
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Audience: Newcomer
Primary public community channel for conversation, coordination, and newcomer orientation.
Audience: Learner
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Audience: Learner
Public START documentation site for tailored Active Inference learning and curriculum generation.
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Public GitHub organization for Institute repositories and open-source work.
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Project repository for multiagent Active Inference modeling work.
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Generalized Notation Notation project repository for model communication.
Audience: Developer
Geospatial modeling repository connected to ecological and bioregional applications.
Audience: Researcher
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Audience: Contributor
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Audience: Developer
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Pages officielles
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Audience: Researcher
Official research overview page.
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Audience: Developer
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Audience: Researcher
Official theoretical neurobiology page.
Répositoires
Audience: Researcher
Computational meta-analysis of Active Inference literature with nanopublication and knowledge-graph outputs.
Audience: Learner
Active Inference and RxInfer.jl
Audience: Researcher
Ontology-oriented repository for shared Active Inference concepts and decentralized science knowledge infrastructure.
Audience: Developer
Notebook-based applied Active Inference work connected to blockchain-adjacent and generative modeling examples.
Audience: Developer
Python models and materials for ant-inspired multiagent Active Inference.
Audience: Researcher
Active Inference & Category Theory
Audience: Learner
For learning and exploring Probabilistic Inference
Audience: Researcher
Public content repository for the Active Inference Journal and related publication infrastructure.