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Enregistrement W2076813374 · doi:10.1027/1618-3169/a000160

In Search of the Elusive Initial Model

2012· article· en· W2076813374 sur OpenAlexaff
Hugues Lortie Forgues, Henry Markovits

Notice bibliographique

RevueExperimental Psychology (formerly Zeitschrift für Experimentelle Psychologie) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Science and Mapping
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMatching (statistics)Representation (politics)NegationMental representationCognitionCognitive psychologyArbitrarinessPsychologyNumerosity adaptation effectProcess (computing)Levels-of-processing effectComputer scienceMathematicsStatisticsLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,359 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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