Memory Errors Reveal a Bias to Spontaneously Generalize to Categories
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.
Notice bibliographique
Résumé
Much evidence suggests that, from a young age, humans are able to generalize information learned about a subset of a category to the category itself. Here, we propose that-beyond simply being able to perform such generalizations-people are biased to generalize to categories, such that they routinely make spontaneous, implicit category generalizations from information that licenses such generalizations. To demonstrate the existence of this bias, we asked participants to perform a task in which category generalizations would distract from the main goal of the task, leading to a characteristic pattern of errors. Specifically, participants were asked to memorize two types of novel facts: quantified facts about sets of kind members (e.g., facts about all or many stups) and generic facts about entire kinds (e.g., facts about zorbs as a kind). Moreover, half of the facts concerned properties that are typically generalizable to an animal kind (e.g., eating fruits and vegetables), and half concerned properties that are typically more idiosyncratic (e.g., getting mud in their hair). We predicted that-because of the hypothesized bias-participants would spontaneously generalize the quantified facts to the corresponding kinds, and would do so more frequently for the facts about generalizable (rather than idiosyncratic) properties. In turn, these generalizations would lead to a higher rate of quantified-to-generic memory errors for the generalizable properties. The results of four experiments (N = 449) supported this prediction. Moreover, the same generalizable-versus-idiosyncratic difference in memory errors occurred even under cognitive load, which suggests that the hypothesized bias operates unnoticed in the background, requiring few cognitive resources. In sum, this evidence suggests the presence of a powerful bias to draw generalizations about kinds.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,004 |
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 découle