Strategy selection in causal reasoning: When beliefs and covariation collide.
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigated how people combine covariation information (Cheng & Novick, 1990, 1992) with pre-existing beliefs (White, 1989) when evaluating causal hypotheses. Three experiments, using both within- and between-subjects designs, found that the use of covariation information and beliefs interacted, such that the effects of covariation were larger when people assessed hypotheses about believable than about unbelievable causal candidates. In Experiment 2, this interaction was observed when participants made judgments in stages (e.g., first evaluating covariation information about a causal candidate and then evaluating the believability of a candidate), as well as when the information was presented simultaneously. Experiment 3 demonstrated that this pattern was also reflected in participants' metacognitive judgments: Participants indicated that they weighed covariation information more heavily for believable than unbelievable candidates. Finally, Experiments 1 and 2 demonstrated the presence of individual differences in the use of covariation- and belief-based cues. That is, individuals who tended to base their causality judgments primarily on belief were less likely to make use of covariation information and vice versa. The findings were most consistent with White's (1989) causal power theory, which suggests that covariation information is more likely to be considered relevant to believable than unbelievable causes.
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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 | 0,011 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».