Further Insight into the Perception of Quantitative Information: Judgments of Gist in Treatment Decisions
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare relative accuracy and relative response times (RTs) as well as impact of foreground and background colors in a treatment decision context of judging larger/smaller when the following elements are added to the graphics studied previously: 1) a number (the displayed percentage), 2) a referent scale, and 3) a number and a referent scale. METHOD: An experiment compared pie charts, vertical bars, horizontal bars, digits, systematic ovals, and random ovals. On each trial, participants saw 2 percentages (in 1 format) and were asked to choose the larger chance of survival or the smaller chance of side effects. Outcomes were errors and RT. Formats were either black and white or blue and yellow; background color was either white or blue. Participants were 216 volunteers from the community older than 50 years. RESULTS: Formats with a number produced the same relative errors and relative RT as the formats with a number and scale. Formats with only a scale, however, shifted relative performance: Errors increased with more difficult formats (pie charts and random ovals by 3%-4% v. approximately 1% with other formats), but RT decreased with easier formats (vertical bars, horizontal bars, and systematic ovals decreased 100-200 ms v. an increase of 0-300 ms with other formats). Vertical bars with scales were the fastest and most accurately processed. Neither foreground nor background color had any impact on either outcome. CONCLUSIONS: For supporting older people's judgments of relative extent, risk information is best presented using vertical bars with a scale; the format systematic ovals with a scale are among the next most easily processed.
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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 | 0,004 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 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 ».