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Enregistrement W1975783365 · doi:10.1037/a0012842

Heuristics and biases as measures of critical thinking: Associations with cognitive ability and thinking dispositions.

2008· article· en· W1975783365 sur OpenAlexafffund
Richard F. West, Maggie E. Toplak, Keith E. Stanovich

Notice bibliographique

RevueJournal of Educational Psychology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensUniversity of TorontoYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésHeuristicsPsychologyCritical thinkingCognitionVariance (accounting)Cognitive psychologyNeed for cognitionDivergent thinkingConvergent thinkingSocial psychologyCreative thinkingCreativityMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, the authors argue that there are a range of effects usually studied within cognitive psychology that are legitimately thought of as aspects of critical thinking: the cognitive biases studied in the heuristics and biases literature. In a study of 793 student participants, the authors found that the ability to avoid these biases was moderately correlated with a more traditional laboratory measure of critical thinking—the ability to reason logically when logic conflicts with prior belief. The correlation between these two classes of critical thinking skills was not due to a joint connection with general cognitive ability because it remained statistically significant after the variance due to cognitive ability was partialed out. Measures of thinking dispositions (actively open-minded thinking and need for cognition) predicted unique variance in both classes of critical thinking skills after general cognitive ability had been controlled.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,337 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations422
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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