What Makes People Revise Their Beliefs Following Contradictory Anecdotal Evidence?: The Role of Systemic Variability and Direct Experience
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The extent to which belief revision is affected by systematic variability and direct experience of a conditional (if A then B) relation was examined in two studies. The first used a computer generated apparatus. This presented two rows of 5 objects. Pressing one of the top objects resulted in one of the bottom objects being lit up. The 139 adult participants were given one of two levels of experience (5 or 15 trials) and one of two types of apparatus. One of these was completely uniform, while the other had an element that randomly alternated in its result. Following the testing of the apparatus, participants were asked to rate their certainty of the action of the middle element, which was always uniform (the AB belief). Then they were told of an observation inconsistent with this belief. Participants were then asked whether they considered the AB belief or the anecdotal observation to be more believable. Results showed that increased experience decreased the tendency to reject the AB belief, when the apparatus did not have any randomness. However, the presence of a single element showing random variation in the system strongly increased rejection of this belief. A second study looked at the effect of a single random element on a mechanical system as well as an electronic system using graphical representations. This confirmed the generality of the effect of randomness on belief revision, and provided support for the effects of embedding a belief into a system of relations. These results provide some insight into the complex factors that determine belief revision.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle