Notice bibliographique
Résumé
A key assumption of Mental Model theory (Johnson-Laird & Byrne, 1991, 2002) is that reasoners should use a minimal representation of the premises, called the initial model, in order to reduce the cognitive load involved in the processing of more than one model. However, there is no direct evidence for this postulate. In the following studies, we modified the ability of participants to process conditional (if-then) inferences in more complex ways by varying the degree of arbitrariness of the conditionals and by restricting the time allotted. Study 1 used premises with arbitrary relations with explicit negations in both terms in order to control for a possible matching strategy, with 9 s, 15 s, or unlimited processing time. Results show a significant number of initial model patterns, which increased with time. No evidence for use of a matching strategy was found. Study 2 involved arbitrary relations without negations, with 6 s or 8 s processing time. This study showed a significant increase in initial model patterns at the longer times. Study 3 used premises with familiar relations with either very limited processing times (5 s, 7 s) or an unlimited time condition. Results show very low numbers of initial model patterns in the three time conditions. Overall, these studies provide clear evidence that reasoners do use an initial model form of reasoning, and suggest that this is done mostly because of difficulty of processing more abstract content.
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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 | 0,005 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».