Deductive updating is not Bayesian.
Notice bibliographique
Résumé
One of the major debates concerning the nature of inferential reasoning is between counterexample-based theories such as mental model theory and probabilistic theories. This study looks at conclusion updating after the addition of statistical information to examine the hypothesis that deductive reasoning cannot be explained by probabilistic inferences. In Study 1, participants were given an initial "If P then Q rule" for a phenomenon on a recently discovered planet, told that "Q was true," and asked to make a judgment of either deductive validity or probabilistic likelihood of the putative conclusion that "P is true." They were then told the results of 1,000 observations. In the low-probability problem, 950 times P was false and Q was true, whereas 50 times P was true and Q was true. In the high-probability problem, these proportions were inverted. On the low-probability problem, probabilistic ratings and judgments of logical validity decreased. However, on the high-probability problem, probabilistic ratings remained high whereas judgments of logical validity significantly decreased. Confidence ratings were consistent with this different pattern for probabilistic and for deductive inferences. Study 2 replicated this result with another form of inference, "If P then Q. P is false." These results show that deductive updating is not explicable by Bayesian updating.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».