Generalization versus contextualization in automatic evaluation.
Notice bibliographique
Résumé
Research has shown that automatic evaluations can be highly robust and difficult to change, highly malleable and easy to change, and highly context dependent. We tested a representational account of these disparate findings, which specifies the conditions under which automatic evaluations reflect (a) initially acquired information, (b) subsequently acquired, counterattitudinal information, or (c) a mixture of both. The account postulates that attention to contextual cues during the encoding of evaluative information determines whether this information is stored in a context-free representation or a contextualized representation. To the extent that attention to context cues is low during the encoding of initial information but is enhanced by exposure to expectancy-violating counterattitudinal information, initial experiences are stored in context-free representations, whereas counterattitudinal experiences are stored in contextualized representations. Hence, automatic evaluations tend to reflect the valence of counterattitudinal information only in the context in which this information was learned (occasion setting) and the valence of initial experiences in any other context (renewal effect). Four experiments confirmed these predictions, additionally showing that (a) the impact of initial experiences was reduced for automatic evaluations in novel contexts when context salience during the encoding of initial information was enhanced, (b) context effects were eliminated altogether when context salience during the encoding of counterattitudinal information was reduced, and (c) enhanced context salience during the encoding of counterattitudinal information produced context-dependent automatic evaluations even when there was no contingency between valence and contextual cues. Implications for automatic evaluation, learning theory, and interventions in applied settings are discussed.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».