Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Представляем вам нидерландское научное издание Cognitive Neurodynamics. Журнал имеет третий квартиль, издается в Springer Netherlands, его SJR за 2022 г. равен 0,675, пятилетний импакт-фактор 3,8, печатный ISSN - 1871-4080, электронный - 1871-4099, предметная область Когнитивная неврология. Вот так выглядит обложка:
Редактором является Рубин Ванг, контактные данные - rbwang@ecust.edu.cn, rbwang@163.com.
Дополнительные публикационные контакты - durga.raghu@springernature.com, akashprabhu.mohankumar@springer.com, journalpermissions@springernature.com, bex.chang.1@springernature.com.
Журнал предоставляет уникальный форум для общения и сотрудничества ученым и инженерам, работающим в области когнитивной нейродинамики, интеллектуальной науки и приложений, устраняя разрыв между теорией и применением, без какого-либо предпочтения чисто теоретическим, экспериментальным или вычислительным моделям. Акцент делается на публикации оригинальных моделей когнитивной нейродинамики, новых вычислительных теорий и экспериментальных результатов. В частности, интеллектуальная наука, вдохновленная когнитивной нейронаукой и нейродинамикой, также очень приветствуется. Сфера применения когнитивной нейродинамики охватывает когнитивную нейронауку, нейронные вычисления, основанные на динамике, информатику, интеллектуальную науку, а также их междисциплинарные приложения в естественных и инженерных науках. Приветствуются статьи, которые подходят для читателей-неспециалистов:
1. Количество страниц для рукописей, представляемых в Cognitive Neurodynamics, не ограничено. Исследовательские работы явно должны представлять собой важный прорыв, представляющий особенно широкий интерес для исследователей и технологов в области неврологии, биофизики, ИМК, нейронных компьютеров и интеллектуальной робототехники.
2. Когнитивная нейродинамика также приветствует краткие сообщения: короткие статьи, сообщающие о результатах, которые представляют действительно широкий интерес, но которые по тем или иным причинам не являются достаточно полной историей, чтобы оправдать публикацию полной статьи. Краткие сообщения должны состоять примерно из четырех страниц рукописи.
3. Когнитивная нейродинамика публикует обзорные статьи, в которых конкретная область рассматривается с помощью исчерпывающего обзора литературы. Ограничений по количеству страниц нет. Обычно приглашаются обзорные статьи, но представленные рецензии также будут рассмотрены.
Адрес издания - https://www.springer.com/journal/11571
Пример статьи, название - A potential mechanism for Gibsonian resonance: behavioral entrainment emerges from local homeostasis in an unsupervised reservoir network. Заголовок (Abstract) - While the cognitivist school of thought holds that the mind is analogous to a computer, performing logical operations over internal representations, the tradition of ecological psychology contends that organisms can directly “resonate” to information for action and perception without the need for a representational intermediary. The concept of resonance has played an important role in ecological psychology, but it remains a metaphor. Supplying a mechanistic account of resonance requires a non-representational account of central nervous system (CNS) dynamics. Towards this, we present a series of simple models in which a reservoir network with homeostatic nodes is used to control a simple agent embedded in an environment. This network spontaneously produces behaviors that are adaptive in each context, including (1) visually tracking a moving object, (2) substantially above-chance performance in the arcade game Pong, (2) and avoiding walls while controlling a mobile agent. Upon analyzing the dynamics of the networks, we find that behavioral stability can be maintained without the formation of stable or recurring patterns of network activity that could be identified as neural representations. These results may represent a useful step towards a mechanistic grounding of resonance and a view of the CNS that is compatible with ecological psychology.
Keywords: Ecological psychology; Resonance; Action-perception; Computational cognitive neuroscience; Reservoir computing