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Enregistrement W2044641675 · doi:10.1080/13546780500172490

Conditional probability and pragmatic conditionals: Dissociating truth and effectiveness

2006· article· en· W2044641675 sur OpenAlexaffabout
Eyvind Ohm, Valerie A. Thompson

Notice bibliographique

RevueThinking & Reasoning · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueDecision-Making and Behavioral Economics
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConditional probabilityInferenceRegular conditional probabilityStatement (logic)Conditional expectationConditional independenceLaw of total probabilityMathematicsConditional probability distributionPsychologyEconometricsStatisticsArtificial intelligenceCognitive psychologyComputer scienceRandom variableEpistemologyPosterior probabilityPhilosophyProbability mass function

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent research (e.g., Evans & Over, Citation2004) has provided support for the hypothesis that people evaluate the probability of conditional statements of the form if p then q as the conditional probability of q given p, P(q/p). The present paper extends this approach to pragmatic conditionals in the form of inducements (i.e., promises and threats) and advice (i.e., tips and warnings). In so doing, we demonstrate a distinction between the truth status of these conditionals and their effectiveness as speech acts. Specifically, while probability judgements of the truth of conditional inducements and advice are highly correlated with estimates of P(q/p), their perceived effectiveness in changing behaviour instead varies as a function of the conditional probability of q given not-p, P(q/∼p). Finally, we show that the conditional probability approach can be extended to predicting inference rates on a conditional reasoning task.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,232
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,232
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations19
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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