Cognition in the woods: Biases in probability judgments by search and rescue planners
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A type of emergency decision-making which has not received research attention is the police search for a lost person in a rural or wilderness area. For many such incidents, decisions concerning where to search for the lost subject are made by a planning team, each member of which assigns probabilities to the various hypotheses about where the subject might be located, including the residual hypothesis that the subject is somewhere else entirely, that is, outside of the designated search area. In the current study, 32 adult males with search planning experience were asked to assign probabilities to a fictional lost person incident. It was hypothesized, according to support theory (Tversky & Koehler, 1994), that subjects who first considered the five possible scenarios accounting for how the subject could have left the search area—i.e., unpacked the residual hypothesis—would subsequently increase their probability estimate of the global hypothesis that the missing subject wasnotin the designated search area, compared to those subjects who unpacked the focal hypothesis. This hypothesis was confirmed. We also found considerable evidence forsubadditivity, as most subjects estimated higher summed probabilities for the individual scenarios accounting for the focal and residual hypotheses, respectively. The potential negative consequences of such unpacking effects during a lost person incident were discussed, and possible means of mitigating such effects were described.
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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 | 0,002 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».