科学客观性通常被理解为通过方法论严谨性、相互主观验证和实证测试所实现的规范理想。然而，这一概念假设了观察和解释发生的相对稳定的认知条件。本文借鉴了来自认知神经科学、预测处理和沉思研究的见解，认为认识限制不仅在方法论上，而且在神经认知结构上是有基础的，特别是在自我引用和预测过程中。基于实证发现，展示大型脑网络的调节——尤其是默认模式网络（DMN）活动的削弱和全球整合的增加——本文引入了“视角削弱”的概念，以描述在认知处理中的自我中心和自我引用权重的结构性减少。这种调节被假设为通过减少固有的先验影响和习惯性解释过滤器的作用，改变视角的组织。重要的是，这一主张是有条件的：变化状态并不假定会产生真理或特权的现实访问，而是作为潜在的偏见结构调节者。它们的认识相关性依赖于维持一致性、现实测试和相互主观验证。本文建议将客观性重构为最小化与视角相关的失真，将外部的方法论控制与内部调节的认知约束的可能性相结合。该框架将变化状态视为知识论的经验性变量，而不是知识论的终点。通过将哲学分析与实证证据相结合，本文概述了将客观性视为认知系统的分级和结构性特征的模型，从而为知识论、认知科学和沉思研究的跨学科调查开辟了新的方向。
Brandt 等人（周四）研究了这个问题。