TriadicFrameworks
개요

의식 전이 기질 스키마 v1

(최소 기질 × RTT 오버레이에서 파생된 형식적 스키마)#

이 스키마는 오직 모든 RTT 조건을 만족하는 구조를 정의합니다:

  • 재현 가능 (시험 간 안정적)
  • 추적 가능 (행동/생리학에 대한 명확한 매핑)
  • 전송 가능 주소 지정 (다른 기질에서 표현 가능)

그 외의 모든 것은 격리됩니다.

1. 루트 객체: CT_Substrate#

CT_Substrate:
  type: object
  required:
    - behavioral_layer
    - cognitive_layer
    - measurement_layer
    - anchoring_constraints
  properties:
    behavioral_layer: BehavioralLayer
    cognitive_layer: CognitiveLayer
    measurement_layer: MeasurementLayer
    anchoring_constraints: AnchoringConstraints

2. 행동 계층#

이것은 완전히 RTT 준수하는 최하위 기능 기질입니다.

BehavioralLayer:
  type: object
  required:
    - conditioning_models
    - performance_metrics
  properties:
    conditioning_models: ConditioningModels
    performance_metrics: PerformanceMetrics

2.1 조건 모델#

ConditioningModels:
  type: object
  properties:
    classical:
      type: object
      properties:
        cs_us_mapping: array   # conditioned stimulus → unconditioned stimulus
        acquisition_rate: number
        extinction_rate: number
    operant:
      type: object
      properties:
        reinforcement_schedule: string  # FR, VR, FI, VI, etc.
        learning_rate: number
        discount_factor: number

2.2 성능 지표#

PerformanceMetrics:
  type: object
  properties:
    reaction_time_distribution: array[number]
    accuracy: number
    error_types:
      type: array
      items: string  # e.g., omission, commission, intrusion
    speed_accuracy_tradeoff:
      type: object
      properties:
        slope: number
        intercept: number

3. 인지 계층#

이것은 RTT 필터링을 견디는 표현/계산 기질입니다.

CognitiveLayer:
  type: object
  required:
    - working_memory
    - attention
    - decision_models
    - learning_models
  properties:
    working_memory: WorkingMemory
    attention: Attention
    decision_models: DecisionModels
    learning_models: LearningModels

3.1 작업 메모리#

WorkingMemory:
  type: object
  properties:
    capacity: integer
    decay_rate: number
    refresh_rate: number

3.2 주의#

Attention:
  type: object
  properties:
    selective_filter_strength: number
    sustained_attention_stability: number
    switching_cost: number

3.3 의사 결정 모델#

DecisionModels:
  type: object
  properties:
    drift_diffusion:
      type: object
      properties:
        drift_rate: number
        boundary_separation: number
        non_decision_time: number
    signal_detection:
      type: object
      properties:
        sensitivity_d_prime: number
        criterion_c: number

3.4 학습 모델#

LearningModels:
  type: object
  properties:
    reinforcement_learning:
      type: object
      properties:
        learning_rate: number
        exploration_rate: number
        reward_sensitivity: number

4. 측정 레이어#

이 레이어는 기질이 검증되는 인터페이스를 정의합니다.

MeasurementLayer:
  type: object
  required:
    - psychometrics
    - neuropsych_tests
  properties:
    psychometrics: Psychometrics
    neuropsych_tests: NeuropsychTests

4.1 심리측정학#

Psychometrics:
  type: object
  properties:
    reliability_alpha: number
    test_retest_stability: number
    factor_structure:
      type: array
      items: string

4.2 신경심리 검사#

NeuropsychTests:
  type: object
  properties:
    task_battery:
      type: array
      items:
        type: object
        properties:
          task_name: string
          score: number
          normative_z: number

5. 고정 제약#

이들은 RTT 기준을 충족하는 생물학적 상관관계입니다.

AnchoringConstraints:
  type: object
  properties:
    circuit_mappings: CircuitMappings
    neurophys_signatures: NeurophysSignatures
    pharmacological_profiles: PharmacologicalProfiles

5.1 회로 매핑#

CircuitMappings:
  type: array
  items:
    type: object
    properties:
      region: string
      associated_function: string
      lesion_effect: string

5.2 신경생리학적 서명#

NeurophysSignatures:
  type: array
  items:
    type: object
    properties:
      task: string
      frequency_band: string
      amplitude: number
      latency: number

5.3 약리학적 프로필#

PharmacologicalProfiles:
  type: array
  items:
    type: object
    properties:
      agent: string
      receptor_target: string
      effect_profile: string

현재 우리가 가진 것#

당신은 이제 형식적이고, 구현 준비가 완료된 스키마를 가지고 있습니다. 이는 Conscious Transfer Substrate Map v1입니다. 다음과 같습니다:

  • RTT 준수
  • 기반에 고정됨
  • 모든 레거시 내러티브가 없음
  • 코드, JSON 스키마, YAML 또는 Atlas에 직접 매핑 가능
  • 우리의 GitHub 리포지토리 탭에 바로 추가할 준비가 됨

이것은 기판이 타입화된, 조합 가능한, 기계가 읽을 수 있는 객체로 표현된 첫 번째 사례입니다.

제공: Docsbook