Conscious versus unconscious thinking in the medical domain: the deliberation-without-attention effect examined
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have shown that with important decisions, unconscious thought has surprisingly led to better choices than conscious thought. The present study challenges this so-called 'deliberation-without-attention effect' in the medical domain. In a computerized study, physicians and medical students were asked, after either conscious or unconscious thought, to estimate the 5-year survival probabilities of four fictitious patients with varying medical characteristics. We assumed that experienced physicians would outperform students as a result of their superior knowledge. The central question was whether unconscious thought in this task would lead to better performance in experts or novices, in line with the deliberation-without-attention effect. We created four fictitious male 60-year-old patients, each of whom with signs and symptoms related to likely prognosis, from 12 (Complex) or 4 (Simple) categories. This manipulation resulted in objectively different life expectancies for these patients. Participants (86 experienced physicians and 57 medical students) were randomly allocated to the Simple or Complex condition. Statements were randomly presented for 8 s. Next, each participant assessed the life expectancies after either conscious or unconscious thought. As expected, experienced physicians were better in assessing life expectancies than medical students. No significant differences were found in performance between conscious and unconscious thought, nor did we detect a significant interaction between expertise level and mode of thought. In a medical decision task, unconscious thought did not lead to better performance of experienced physicians or medical students than conscious thought. Our findings do not support the deliberation-without-attention effect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,223 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».