Over-adjustment or miscomprehension? A re-examination of the jumping to conclusions bias
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Previous research has consistently shown that individuals with delusions typically exhibit a jumping to conclusions (JTC) bias when administered the probabilistic reasoning 'beads task' (i.e. decisions made with limited evidence or 'premature decisions' and decisions over-adjusted in light of disconfirming evidence or 'over-adjustment'). More recent work, however, also suggests that these effects may also be influenced by miscomprehension of the task. The current paper is an investigation into the contributing effects of miscomprehension on the JTC bias. METHOD: A total of 75 participants (25 diagnosed with schizophrenia with a history of delusions; 25 non-clinical delusion-prone; 25 non-delusion-prone controls) completed two identical versions of the beads task, distinct only by the inclusion of an extra instructional set designed to increase comprehension. RESULTS: Qualitative data confirmed that miscomprehension is a valid construct, and the results showed that the addition of an instructional set to the second version of the task led to greater comprehension and a statistically significant drop in 'over-adjustment'. Nevertheless, both tasks showed that 'premature decisions' were significantly more prevalent in the schizophrenia group and were unaffected by the intervention. CONCLUSIONS: It was concluded that the 'premature decisions' component of the JTC bias remains a feature of decision-making in schizophrenia, but that previously reported 'over-adjustment' effects are likely to be influenced by miscomprehension of the beads task instructional set. These findings are discussed in light of the recently proposed 'hypersalience of evidence-hypothesis matches' account of the JTC bias.
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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 | 0,014 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».