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Formulação curta

A psicofísica nasceu em 1860 com Gustav Fechner tentando medir a relação entre estímulo físico e sensação subjetiva. A psicobiologia nasceu da tentativa de ligar esses fenômenos a mecanismos biológicos reais. A teoria da decisão nasceu da tentativa de formalizar como escolhemos sob risco.

Cada uma dessas tradições descobriu algo importante sobre o comportamento humano. Juntas, elas formam uma rede de insights que nenhuma disciplina isolada consegue produzir.

O problema é que quase ninguém conversa entre essas tradições. E quando conversa, costuma ser para reduzir uma à outra — behaviorismo reduziu tudo a contingência, neurociência reduziu tudo a circuito, economia reduziu tudo a utilidade.

Aqui a abordagem é outra: usar cada tradição pelo que ela explica melhor, reconhecer o que ela não alcança, e aceitar que a incompletude não é defeito — é propriedade do sistema.

A tradição psicofísica: medir o que parece imensurável

Em 1860, Fechner publicou Elemente der Psychophysik. A tese central era simples: sensações variam em função do estímulo físico, e essa relação pode ser descrita matematicamente.

A lei de Weber-Fechner diz que a mudança perceptível em um estímulo é proporcional à intensidade original. Se você segura 100g e alguém adiciona 2g, você percebe. Se você segura 200g, precisa de 4g para perceber a mesma diferença. A relação é logarítmica.

Em 1957, S.S. Stevens propôs uma correção poderosa: a relação não é logarítmica, é uma função de potência. Sensação = k × S^n, onde o expoente muda dependendo do estímulo. Para choque elétrico, o expoente é alto (dor cresce rápido). Para luminosidade, é baixo (olho comprime bem). Para peso, fica em torno de 1.45.

Isso parece detalhe técnico. Não é.

Stevens desenvolveu métodos de magnitude estimation e cross-modality matching que permitem comparar sensações entre modalidades. Você pode pedir pra alguém ajustar o volume de um som até que ele "corresponda" à intensidade de uma dor ou à força de um aperto de mão. E as funções se alinham com notável regularidade.

Em 1966, Stevens publicou "On the Operation Known as Judgment", onde argumenta que o julgamento humano — mesmo subjetivo — segue operações sistemáticas e mensuráveis. A subjetividade não é caótica. Ela tem estrutura.

Por que isso importa para comportamento

Se a sensação tem estrutura mensurável, então a dor, o prazer, a sensação de perda e a sensação de ganho também têm. E se têm, podem ser comparadas, modeladas e — crucialmente — previstas de forma imperfeita mas útil.

É exatamente aqui que entra o número que muda tudo.

O número 2.25: por que perder dói mais do que ganhar

Em 1979, Kahneman e Tversky publicaram a Prospect Theory — "An Analysis of Decision Under Risk". O artigo é um dos mais citados na história das ciências sociais e mudou fundamentalmente como entendemos escolha.

Um dos achados centrais é a aversão à perda: as pessoas pesam perdas mais do que ganhos equivalentes. O coeficiente típico nos experimentos é aproximadamente 2.25. Isso significa que:

a dor de perder R$ 100 é subjetivamente equivalente ao prazer de ganhar cerca de R$ 225;
para alguém aceitar uma aposta 50/50 de perder X ou ganhar Y, Y precisa ser em média 2.25 vezes maior que X;
a função de valor é côncava para ganhos e convexa para perdas, e mais íngreme no lado das perdas.

Isso não é metáfora. É medição psicofísica aplicada à economia comportamental. A função de valor de Kahneman e Tversky é essencialmente uma função de potência — a mesma classe de função que Stevens descreveu para sensação.

O mesmo formalismo que descreve como percebemos peso e luz descreve como percebemos risco e perda.

Implicações para compulsão e impulsividade

Para alguém com padrão compulsivo, isso se agrava.

Se a dor de perder já pesa 2.25 vezes mais em qualquer ser humano, em alguém com desregulação emocional, com histórico de perda, com trauma ou com oscilação de humor, esse coeficiente pode ser ainda mais alto.

A pessoa não está apenas "sendo dramática" sobre perdas. O sistema perceptivo dela está amplificando a sensação de perda de forma mensurável.

Isso ajuda a explicar por que:

quem tem histórico de compulsão muitas vezes age como se estivesse evitando uma catástrofe, mesmo quando o risco é pequeno;
a recaída é percebida como derrota total, não como dado intermediário;
a vergonha (perda de autoimagem) paralisa mais do que o prazer do comportamento motiva;
tentar "compensar" uma perda com comportamento impulsivo segue a lógica do coeficiente: a dor da perda empurra para ação rápida, mesmo irracional.

Weighting function: distorção de probabilidade

A Prospect Theory também mostra que não avaliamos probabilidades de forma linear. Pequenas probabilidades são superestimadas. Probabilidades altas são subestimadas. A função de ponderação (weighting function) é inversamente S-shaped.

Isso significa que:

eventos raros (ganhar na mega-sena, ter reação adversa grave) parecem mais prováveis do que são;
eventos prováveis (recair depois de ambiente desregulado, perder dinheiro em aposta repetida) parecem menos prováveis do que são;
a combinação de aversão à perda com distorção de probabilidade produz comportamentos aparentemente contraditórios: a mesma pessoa compra seguro e aposta.

Para neurodivergência e impulsividade, isso é central. A avaliação subjetiva de probabilidade não é cálculo frio. É percepção. E percepção é psicofísica.

Thurstone e a medição do julgamento social

Em 1927, L.L. Thurstone publicou três artigos fundamentais: "A Law of Comparative Judgment", "The Method of Paired Comparisons for Social Values" e, em 1928, "Attitudes Can Be Measured."

A lei do julgamento comparativo é um dos pilares da psicometria moderna. Thurstone propôs que quando uma pessoa compara dois estímulos (dois sons, duas opiniões, dois candidatos, dois comportamentos), o julgamento segue uma distribuição de probabilidade. Cada estímulo tem um valor subjetivo com variância. A diferença percebida entre dois estímulos é a diferença entre os valores médios dividida pela variância combinada.

Em termos simples: quando mais incerto o julgamento, mais ruído. Quando mais discrepantes os estímulos, mais fácil discriminar.

Isso fundou a teoria de resposta ao item, a análise fatorial moderna, e boa parte dos métodos que usamos hoje para medir atitudes, traços e preferências.

Spearman, em 1904, com "General Intelligence, Objectively Determined and Measured", já havia proposto o fator g e métodos correlacionais. Thurstone foi além: deu uma base probabilística para a discriminação.

Isomorfismos por métodos

Aqui entra um ponto que a bibliografia aponta e que merece destaque: isomorfismos por métodos.

Diferentes métodos de medição, aplicados a diferentes fenômenos, produzem estruturas formais semelhantes. Stevens mede sensação com magnitude estimation. Thurstone mede preferência com julgamento comparativo. Kahneman mede escolha sob risco com prospect theory. Todos produzem funções com propriedades semelhantes: monotonicidade, compressão em extremos, assimetria.

O isomorfismo não é coincidência. É pista de que o sistema perceptivo-comportamental humano tem propriedades estruturais que se manifestam em domínios diferentes.

O mesmo formato de função aparece quando você mede:

percepção de peso
percepção de risco
percepção de esforço
percepção de tempo
percepção de probabilidade
percepção de status social

Isso sugere que o "motor" da percepção e do julgamento compartilha mecanismos fundamentais entre domínios. Não é a mesma coisa sentir dor e avaliar risco, mas o sistema que transforma input em resposta subjetiva tem arquitetura comparável.

As quatro causas do comportamento

Jerry Hogan, em The Framework for the Study of Behavior, e Peter Killeen, em Four Causes of Behavior, resgataram Aristóteles para a biologia e a psicologia comportamental.

As quatro causas aristotélicas aplicadas ao comportamento:

Causa material — o substrato físico: neurônios, hormônios, circuitos, genética, corpo inteiro. Sem isso, nada acontece. Mas isso sozinho não explica nada.
Causa formal — a estrutura ou padrão: arquitetura do comportamento, topografia da resposta, forma do ciclo, organização temporal.
Causa eficiente — o mecanismo imediato: o gatilho, o estímulo discriminativo, a contingência, o evento que inicia a cadeia.
Causa final — a função, o propósito, o "para quê": o que o comportamento produz no ambiente, qual consequência mantém, qual problema resolve.

A maioria das abordagens privilegia uma ou duas causas e ignora as outras. O reducionismo neurocientífico foca na causa material. O behaviorismo radical foca na eficiente e na final. A psicometria foca na formal. A psicanálise clássica focava na final com narrativa especulativa.

O quadro completo exige as quatro. E isso é relevante clinicamente: entender que um comportamento compulsivo tem substrato biológico (material), padrão temporal (formal), gatilhos específicos (eficiente) e função regulatória (final) muda completamente a estratégia de intervenção.

Matching law e melioração: o comportamento como alocação

O matching law, descrito por Herrnstein (1970), diz que organismos distribuem suas respostas entre alternativas na proporção das taxas de reforço recebidas. Se uma alternativa dá 70% do reforço, o organismo tende a alocar cerca de 70% das respostas nela.

Não é perfeito. Há vieses, submatching, overmatching. Mas a regularidade é robusta.

Em 2006, o artigo "A Biophysically Based Neural Model of Matching Law Behavior: Melioration by Stochastic Synapses" propôs um mecanismo neural para esse fenômeno: sinapses estocásticas que reforçam conexões com base na taxa local de recompensa. O processo é chamado melioração — o sistema tende a melhorar localmente, alocando mais recurso onde o retorno imediato é maior.

O artigo de 2021, "Matching Behaviours and Rewards", resume bem: matching não é apenas sobre pombos em caixas. É sobre como qualquer sistema que aprende por reforço distribui comportamento entre alternativas.

Implicação para compulsão

Se o sistema de aprendizagem por reforço opera por melioração, ele privilegia retorno imediato. A longo prazo, isso pode ser desastroso. Mas localmente, a cada passo, a escolha parece racional.

É exatamente assim que a compulsão funciona. Cada episódio individual parece resolver algo no momento. O desastre é acumulativo, mas o sistema de decisão não opera no acumulativo — opera no passo a passo.

Para alguém com TDAH, bipolaridade ou traços impulsivos, a inclinação para melioração é mais íngreme. O desconto temporal é mais agressivo. O "agora" pesa desproporcionalmente.

Isso conecta diretamente com o artigo "Notes on Discounting" (2006), que descreve como o valor subjetivo de uma recompensa decai com o tempo. A função de desconto temporal é tipicamente hiperbólica — o que significa que recompensas iminentes são supervalorizadas em relação a recompensas futuras, mesmo maiores.

Fisiologia e regulação: o corpo como sistema de restrição

O artigo "Evaluation of Brain-Body Health in Individuals With Common Neuropsychiatric Disorders" (2023) reforça algo que a tradição psicobiológica sempre soube: cérebro e corpo não são sistemas separados.

Distúrbios psiquiátricos envolvem regulação autonômica, inflamação, eixo HPA, ritmo circadiano, sistema imune, microbioma, função metabólica. Não são "coisas da cabeça". São disfunções de sistemas integrados.

A regulação fisiológica — sono, alimentação, exercício, exposição à luz, ritmo — não é "cuidado básico" que fica antes do tratamento de verdade. Ela é o tratamento. Ou pelo menos é a infraestrutura sem a qual nenhum tratamento funciona direito.

Placebo e nocebo: crença como mecanismo fisiológico

Os artigos sobre placebo (2017, 2019) e nocebo mostram algo impressionante: expectativa ativa circuitos fisiológicos reais. Placebo analgésico libera endorfina. Nocebo amplifica dor pela ativação de cholécystokinina. Placebo social — quando alguém vê outro respondendo a placebo — também funciona.

Isso é psicobiologia pura: crença → expectativa → ativação neural → resposta fisiológica mensurável. A fronteira entre "psicológico" e "biológico" não existe como imaginamos.

Para comportamento compulsivo, isso é duplamente relevante:

a crença de que a recaída é inevitável pode funcionar como nocebo, amplificando o risco;
a crença de que certo comportamento vai aliviar sofrimento pode funcionar como placebo parcial, reforçando o ciclo.

Probabilidade, subjetivação e Bayes

Ian Hacking, em The emergence of Probability (1975), mostra que o conceito de probabilidade como o conhecemos não é eterno. Ele emergiu no século XVII a partir de uma transformação na forma como o Ocidente pensava sobre evidência, assinatura e autoridade.

Antes disso, "provável" significava "aprovado por autoridade". Depois, passou a significar "grau de crença justificado por evidência". Essa mudança não é apenas técnica. É epistemológica. Muda o que conta como conhecimento.

A avaliação de probabilidade de eventos é sempre subjetiva no sentido bayesiano: parte de priores, incorpora evidência, atualiza crenças. Stern e Pereira (2012) enfatizam que a surpresa — não a probabilidade — é o que deve guiar a atenção epistêmica. Eventos improváveis que acontecem carregam mais informação do que eventos prováveis que acontecem.

Para o comportamento humano, isso significa que as pessoas não atualizam crenças de forma uniforme. Elas atualizam mais quando são surpreendidas. E o que conta como surpresa depende do modelo anterior — que depende de história, contexto, estado interno e regulação fisiológica.

Alguém com traumas acumulados tem priores diferentes sobre risco. Alguém com mania ou hipomania tem priores diferentes sobre probabilidade de sucesso. Alguém com depressão tem priores diferentes sobre probabilidade de melhora. A avaliação de probabilidade não é puramente cognitiva. É incorporada.

Teorema de Bayes e falibilismo

O artigo de Stern (2011) sobre "Verificação Construtiva, Indução Empírica e Dedução Falibilista" propõe um tripé: construtivismo (construímos modelos), empirismo (testamos com dados), falibilismo (sempre podemos estar errados). Nenhum dos três sozinho basta.

Isso é diretamente análogo ao que defendemos aqui sobre comportamento: precisamos de modelos formais (construtivos), dados observacionais (empíricos) e humildade sobre o alcance de ambos (falibilismo).

Crise de replicação e o problema da medida

O artigo de 2015 "Estimating the Reproducibility of Psychological Science" chocou a comunidade: apenas 36% dos estudos psicológicos replicaram. Não é pequeno.

As respostas vieram rápido. Réplicas e tréplicas em 2016, o movimento "Science of Science", os "Ten Simple Rules for Effective Statistical Practice" (2016).

Mas o problema é mais fundo do que p-valor ou tamanho de amostra.

Borsboom e colaboradores, em "Thanks Cronbach Alpha, We'll Take It From Here" (2018), argumentam que o problema não é apenas estatístico — é de medição. O alfa de Cronbach mede consistência interna, não validade. Uma escala pode ser perfeitamente consistente e medir algo completamente diferente do que pretende.

Em "Measuring Constructs" (Hoyle, Borsboom & Tay), os autores mostram que construtos psicológicos não são diretamente observáveis. Medimos indicadores e inferimos o construto. A qualidade da inferência depende da qualidade do modelo de medição — não apenas da quantidade de dados.

Thurstone já sabia disso em 1927. A lei do julgamento comparativo é, no fundo, uma teoria de medição que reconhece incerteza no ato de medir.

Moderation, mediation e análise longitudinal

O artigo de 2016 sobre "Moderation and Mediation in Interindividual Longitudinal Analysis" resume bem: não basta saber se X causa Y. Precisamos saber:

sob quais condições (moderação);
através de qual mecanismo (mediação);
como isso muda ao longo do tempo (longitudinal).

Modelos SEM (Structural Equation Modeling) permitem testar essas relações simultaneamente. Mas — e aqui está o ponto — o modelo é uma simplificação. E toda simplificação omite variáveis.

Redes, fatores e a estrutura da psicopatologia

Os artigos sobre modelagem de psicopatologia — "Mental Disorders as Networks of Problems", "Modeling Psychopathology: From Data Models to Formal Theories", "Lack of Theory Building and Testing" — representam uma mudança importante.

O modelo tradicional (fatorial) pressupõe que transtornos são categorias ou dimensões latentes que causam sintomas. O modelo de rede propõe que sintomas causam uns aos outros diretamente. Insônia causa fadiga, fadiga causa humor deprimido, humor deprimido causa ruminação, ruminação causa insônia. O ciclo se mantém sem necessidade de uma "entidade" latente.

Isso muda a visão sobre diagnóstico. Não há "essência" do transtorno. Há configurações de sintomas que se reforçam mutuamente.

Para neurodivergência, isso é útil: TDAH não é uma essência. É uma configuração de dificuldades de regulação atencional, temporal, emocional e motivacional que tendem a co-ocorrer e se reforçar. Bipolaridade não é uma identidade. É uma configuração de oscilações de humor, sono, energia, impulsividade e julgamento que se amplificam.

Causalidade e a hierarquia de Pearl

Judea Pearl, em The Book of Why e em "On Pearl's Hierarchy and the Foundations of Causal Inference" (2020), propõe uma hierarquia de inferência causal:

Associação (seeing) — P(Y|X). O que observo quando vejo X?
Intervenção (doing) — P(Y|do(X)). O que acontece se eu forço X?
Contrafactual (imagining) — P(Y_x|X', Y'). O que teria acontecido se, dado que aconteceu o que aconteceu?

A maioria da ciência psicológica opera no nível 1. RCTs (ensaios clínicos randomizados) tentam alcançar o nível 2. O nível 3 — o contrafactual — é o que realmente nos interessa clinicamente: "o que teria acontecido com essa pessoa específica se a circunstância fosse diferente?"

Pearl mostra que esse nível é acessível, mas exige modelos causais formais. Dados sozinhos não chegam lá.

Para comportamento e mudança, isso é central. Não basta observar correlação entre trauma e compulsão. Precisamos modelar o mecanismo causal, testar intervenções específicas e, idealmente, responder: "se essa pessoa tivesse tido X naquele momento, Y teria acontecido?"

A hipótese do cérebro cultural e a coletividade

"The Cultural Brain Hypothesis" e "Cooperation and Human Cognition" apontam algo que a psicologia individualista costuma ignorar: o cérebro humano evoluiu para processar cultura, não apenas informação individual.

O volume cerebral em primatas está correlacionado com tamanho de grupo social e complexidade cultural. A cognição humana não é solipsista — é fundamentalmente cooperativa, distribuída e mediada por ferramentas culturais.

Isso é vygotskyano: ferramentas simbólicas (linguagem, número, escrita, norma) não são apenas meios de expressão. São infraestrutura cognitiva. Pensamento complexo não acontece dentro de um crânio isolado. Acontece entre pessoas, artefatos e sistemas de significado.

Para dependência e compulsão: o ambiente cultural não é pano de fundo. É parte constitutiva do comportamento. Redes sociais, mercado, narrativa de autoajuda, medicalização, estigma — tudo isso não "influencia" o comportamento. É o meio em que o comportamento existe.

Incompletude: Gödel e os limites de qualquer sistema formal

O teorema da incompletude de Gödel (1931) diz que qualquer sistema formal suficientemente poderoso para expressar aritmética elementar é necessariamente incompleto: existem proposições verdadeiras que não podem ser provadas dentro do sistema.

A generalização heurística é poderosa: nenhum modelo formal capta toda a realidade do que ele tenta modelar. Sempre há algo fora do sistema. Sempre há variáveis relevantes que ficaram de fora.

Isso não é desculpa para imprecisão. É razão para humildade epistêmica sem paralisia. Modelos são úteis. Teorias são necessárias. Dados são indispensáveis. Mas nenhum deles esgota o fenômeno.

Kandel, em "The New Science of Mind and the Future of Knowledge" (2013), argumenta que a biologia precisa da psicologia, e a psicologia precisa da biologia, e ambas precisam da filosofia. O artigo do PNAS de 2019, "Why Science Needs Philosophy", reforça: ciência sem reflexão epistemológica é cega.

Variáveis X e Y: o que fica de fora

Quando modelamos comportamento como Y = f(X), estamos fazendo escolhas:

qual X incluímos (quais variáveis consideramos relevantes);
qual Y prevemos (qual aspecto do comportamento medimos);
qual f usamos (qual modelo formal aplicamos);
qual ruído ignoramos (qual variabilidade tratamos como erro).

Essas escolhas não são neutras. O artigo "Experimental Methods Are Not Neutral Tools" deixa isso explícito: o método já é teoria. A forma como você mede, recruta, analisa e relata já carrega pressupostos sobre o que é real e importante.

"The Incommensurability of Scientific Theories" aponta outro problema: paradigmas diferentes podem não ser traduzíveis entre si. Behaviorismo e cognitivismo, por exemplo, não são apenas "explicações diferentes para a mesma coisa". Eles podem estar falando de universos conceituais parcialmente incompatíveis.

Para a clínica e para a auto-observação, isso significa que a pergunta nunca é apenas "o que está causando isso?" mas também "que tipo de explicação estou procurando?" e "o que meu método de observação já exclui?"

Formal theory como toolkit

Os artigos "Invisible Hands and Fine Calipers" e "Theories and Models: What They Are, What They Are for, and What They Are About" propõem algo pragmático: teorias formais não são descrições definitivas da realidade. São ferramentas.

O martelo não é a casa. O modelo não é o comportamento. Mas sem martelo, você não constrói. Sem modelo formal, você não discrimina correlação de causalidade, não prevê consequência de intervenção, não distingue efeito de ruído.

"A formal foundation of an evolutionary theory of reinforcement" (2021) tenta construir essa fundação: se o reforço é um mecanismo evolutivo, qual é a matemática que descreve como comportamentos são selecionados ao longo do tempo? Não por analogia, mas por demonstração formal.

Isso é ambicioso. E provavelmente incompleto. Mas é o tipo de ambição que move a ciência.

De volta ao chão: o que isso tudo diz sobre neurodivergência, mudança e comportamento

Toda essa tradição — psicofísica, psicobiologia, teoria da decisão, teoria da medida, causalidade formal, modelagem de redes — converge em alguns pontos que são diretamente relevantes para quem pensa sobre neurodivergência, impulsividade, compulsão e mudança:

Comportamento tem estrutura mensurável. Não é caos. Há regularidades — funções de potência, matching, desconto temporal, aversão à perda — que se repetem entre indivíduos e contextos.
Percepção é comportamento. Avaliar risco, estimar probabilidade, sentir perda — tudo isso é percepção, e percepção segue leis psicofísicas. O coeficiente 2.25 da Prospect Theory é medição, não metáfora.
Regulação é infraestrutura. Sono, ritmo, corpo, ambiente — não são adjetivos do comportamento. São parte constitutiva. Placebo e nocebo provam que crença tem efeito fisiológico mensurável.
Nenhum modelo cobre tudo. A incompletude de Gödel é propriedade dos sistemas formais. Na prática: toda teoria útil é incompleta, e toda teoria completa é provavelmente errada.
Variáveis importam, mas a escolha das variáveis importa mais. O que você mede, como mede, e o que deixa de fora já é teoria. Ser explícito sobre isso não é luxo — é rigor.
Sintomas se reforçam mutuamente. A visão de rede da psicopatologia é mais útil que a visão essencialista. Não há "essência TDAH" ou "essência bipolaridade". Há configurações que se automantêm.
Cultura é cognição. O cérebro não opera em vácuo social. Normas, ferramentas, narrativas e ambientes coletivos são parte do sistema cognitivo, não pano de fundo.

Conclusão provisória

A tradição científica que vai de Fechner (1860) aos modelos de rede de hoje não é uma história linear de progresso. É uma história de idas e vindas, de reducionismos úteis e reducionismos tolos, de ferramentas formais poderosas e aplicações negligentes.

Mas essa tradição produziu coisas reais:

funções que descrevem como sentimos, julgamos e escolhemos;
métodos que medem o que parecia imensurável;
evidência de que crença muda fisiologia;
modelos causais que distinguem associação de intervenção;
a humildade de reconhecer que nenhum sistema captura tudo.

Para quem pensa sobre comportamento humano — especialmente comportamento que machuca a si mesmo — essa tradição oferece algo melhor que rótulo: oferece estrutura compreensível, métodos aplicáveis e limites honestos.

A incompletude não é desculpa. É convite.

Notas e referências

Fechner, G.T. (1860). Elemente der Psychophysik
Stevens, S.S. (1957). On the psychophysical law. Psychological Review
Stevens, S.S. (1966). On the operation known as judgment. American Scientist
Thurstone, L.L. (1927). A law of comparative judgment. Psychological Review
Thurstone, L.L. (1927). The method of paired comparisons for social values
Thurstone, L.L. (1928). Attitudes can be measured. American Journal of Sociology
Spearman, C. (1904). "General intelligence," objectively determined and measured. American Journal of Psychology
Kahneman, D. & Tversky, A. (1979). Prospect theory: An analysis of decision under risk. Econometrica
Hacking, I. (1975). The emergence of probability
Stern, J.M. & Pereira, C.A.B. (2012). Valores epistemicos bayesianos
Stern, J.M. (2011). Verificação construtiva, indução empírica e dedução falibilista
Hogan, J. The framework for the study of behavior
Killeen, P. Four causes of behavior
Herrnstein, R.J. (1970). On the law of effect. Journal of the Experimental Analysis of Behavior
Soltani, A. & Wang, X.J. (2006). A biophysically based neural model of matching law behavior. PNAS
Matching behaviours and rewards (2021)
Notes on discounting (2006)
Kandel, E. (2013). The new science of mind and the future of knowledge. Neuron
PNAS (2019). Why science needs philosophy
Pearl, J. (2020). On Pearl's hierarchy and the foundations of causal inference
Open Science Collaboration (2015). Estimating the reproducibility of psychological science. Science
McShane, B. et al. (2016). Ten simple rules for effective statistical practice. PLOS Computational Biology
Borsboom, D. et al. (2018). Thanks Cronbach alpha, we'll take it from here
Hoyle, Borsboom & Tay. Measuring constructs
Borsboom, D. et al. Mental disorders as networks of problems
Modeling psychopathology: From data models to formal theories
The cultural brain hypothesis
Cooperation and human cognition: the Vygotskian intelligence hypothesis
Psychobiological mechanisms of placebo and nocebo effects (2019)
Socially transmitted placebo effects (2019)
Evaluation of brain-body health in individuals with common neuropsychiatric disorders (2023)
The explanatory nature of constraints (2023)
Seeing Theory — introdução visual e lúdica sobre probabilidade e estatística (seeing-theory.brown.edu)