Reasoning from or reasoning about beliefs: Truth-based or possibility-based compatibility judgments and Handley et al.’s (2006) litmus test of the suppositional conditional
Notice bibliographique
Résumé
How do people go about in evaluating the consistency of their beliefs? Do people reason from or do they reason about their beliefs in judging whether they are compatible, or both? The paper investigates how people evaluate belief in contrary conditionals and . Experiment 1 (N=141) indicates people do not use a notion of possibility-based compatibility according to which claims are compatible when they share a common possibility: After being given this definition, there was no improvement of compatibility judgments even though more than 60% confirmed a shared possibility. Experiment 2 (N = 95) and Experiment 3 (N=93) test the alternative truth-based notion of compatibility, according to which contrary conditionals are incompatible because they cannot be true at the same time. The sets people construct for a true conditional invariably include “A and C” cases (Experiment 2) and “if A then C” is judged “un-assertable” about sets that do no include such cases (Experiment 3). Such “A and C” cases are at the same time impossible when "if A then not-C" is true. Findings thus suggest contrary conditionals are judged incompatible because they cannot be true at the same time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».