Belief-Based and covariation-based cues affect causal discounting.
Notice bibliographique
Résumé
Causal discounting occurs when the perceived efficacy of a putative cause is reduced by the presence of a stronger causal candidate. Previous studies of causal discounting have defined the strength of causal candidates in terms of the degree to which the cause and the effect covary (e.g., Baker, Mercier, Vallee-Tourangeau, Frank, & Pan, 1993). In contrast, in the present study, causal strength was defined in terms of both covariation- and belief-based cues. Seventy-two participants made causality judgments for a fictional causal candidate both in isolation and when paired with either a stronger or a weaker cause. The results demonstrated that the degree to which a causal candidate is discounted depends not only on the degree to which an alternative cause covaries with the effect, but also on whether the alternative is a believable or unbelievable candidate. Indeed, it was observed that a highly believable alternative will produce the discounting effect, even if it is a weaker covariate than the original candidate. These findings suggest the need to incorporate both belief-based and covariation-based cues into models of causal attribution.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».