Londons Taxifahrer - Mechanistische Erklärungen und Entwicklung?
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Studienarbeit aus dem Jahr 2011 im Fachbereich Philosophie - Sonstiges, Note: 1,3, Universität Bielefeld, Veranstaltung: Wissenschaftliche Erklärungen , Sprache: Deutsch, Abstract: In den Lebenswissenschaften werden Mechanismen oft zur Erklärung eines Phänomens ohne den Einbezug von Gesetzen herangezogen. Ein besonders prominentes Beispiel aus den Neurowissenschaften dafür ist der Mechanismus der Langzeitpotenzierung, der die Gedächtniskonsolidierung erklären soll. Doch lange Zeit wurden Mechanismen ohne Einbezug von Entwicklung und längeren Zeitspannen betrachtet. So ist das empirisch...
Studienarbeit aus dem Jahr 2011 im Fachbereich Philosophie - Sonstiges, Note: 1,3, Universität Bielefeld, Veranstaltung: Wissenschaftliche Erklärungen , Sprache: Deutsch, Abstract: In den Lebenswissenschaften werden Mechanismen oft zur Erklärung eines Phänomens ohne den Einbezug von Gesetzen herangezogen. Ein besonders prominentes Beispiel aus den Neurowissenschaften dafür ist der Mechanismus der Langzeitpotenzierung, der die Gedächtniskonsolidierung erklären soll. Doch lange Zeit wurden Mechanismen ohne Einbezug von Entwicklung und längeren Zeitspannen betrachtet. So ist das empirische Beispiel von Maguires Taxifahrern, welche ein unterschiedliches Volumen ihres Hippocampus' aufzeigen in Abhängigkeit der Zeit, die sie mit Taxifahren verbrachten, nicht mechanistisch erklärbar. Der Grund für diese Unzulänglichkeiten ist das fehlende Einbeziehen von Zeitskalen, sowie eine zu starre Vorstellung der Aktivitäten und Entitäten, durch die der Mechanismus identifiziert wird. Bechtel & Abrahamsen versuchen die veraltete Vorstellung von Mechanismen aufzubrechen und durch einen dynamischeren Begriff zu ersetzen. Hierbei legen sie den Fokus auf die (Selbst-)Organisation von Mechanismen und beziehen konnektionistische Modelle bzw. neuronale Netzwerke in die Erklärung mit ein. Es zeigt sich jedoch, dass dieser Ansatz seine eigenen Probleme für die Beschreibung des Mechanismus mit sich bringt. Somit bleibt weiterhin fraglich, ob Entwicklung mit neuronalen Netzwerken, wie es die Autoren vorschlagen, mechanistisch plausibel erklärt werden kann.
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