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Enregistrement W2044641675 · doi:10.1080/13546780500172490

Conditional probability and pragmatic conditionals: Dissociating truth and effectiveness

2006· article· en· W2044641675 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

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

Abstract 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. Notes 1Oaksford and colleagues have recently used a similar method of calculating conditional probabilities from estimates of the four truth-table cases to successfully account for performance on another conditional reasoning task, namely the Wason selection task (e.g., Oaksford & Moussakowski, Citation2004; Oaksford & Wakefield, Citation2003). 2For the interested reader, mean inference rates for each conditional statement are presented in Appendix B. This appendix also shows, for each conditional, the four computed conditional probabilities. 3This pattern was obtained when each inference type was analysed separately, except that for both DA and AC, the valence factor was significant while the interaction did not reach significance. 4Indeed, the correlation between P(q/∼p) and behavioural effectiveness for advice (although non-significant) was in the positive direction. This positive correlation was, however, mostly due to one warning conditional; upon removal of this statement, this correlation was close to zero. 5To deal with the possibility of non-linearity, we applied a square root transformation to the truth variable. However, the correlation between behavioural effectiveness and truth ratings remained unchanged after this transformation. Additional informationNotes on contributorsEyvind Ohm The authors gratefully acknowledge an operating grant from Natural Science and Engineering Research Council of Canada (NSERC). We also would like to thank Jonathan Evans and three anonymous reviewers for their helpful comments on an earlier draft of this paper.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil0,719

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,041
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