Differentiating Theories from Evidence: The Development of Argument Evaluation Abilities in Adolescence and Early Adulthood
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
An argument evaluation inventory distinguishing between different levels of theory-evidence differentiation was designed corresponding to the levels of argument observed in argument generation tasks. Five scenarios containing everyday theories about a social problem, and arguments to support those theories were presented to 170 participants from two age groups (15 and 22 years) and different educational tracks. Participants had to rate the validity of arguments proposed by a story figure, to support the theory, to choose the best argument, and to justify their choice. The rating task proved to be very difficult for all age groups, with only 49% of the university students consistently rating valid evidence-based arguments higher than flawed arguments. Competence improved with age and educational level. In the choice task more than 80% of the adults preferred an argument that reflected theory-evidence differentiation over mere theory elaboration or flawed reasoning. However, only adults with a university education were able to also explicitly justify their choice. Overall, these findings imply that laypersons have similar conceptual problems in differentiating theory from evidence as it has been reported for evidence generation tasks (Kuhn, 1991). Performance on the choice task suggests that some implicit awareness of differences between theory and evidence may precede a full, explicit understanding. Implications for education are discussed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle