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Enregistrement W2340771183 · doi:10.3819/ccbr.2016.110002

When Humans and Other Animals Behave Irrationally

2016· article· en· W2340771183 sur OpenAlexvenueno aff
Thomas R. Zentall

Notice bibliographique

RevueComparative Cognition & Behavior Reviews · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueDecision-Making and Behavioral Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComparative cognitionAnimal behaviorPsychologyCognitive psychologyNeuroscienceDevelopmental psychologyBiologyCognitionZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The field of comparative cognition has been largely concerned with the degree to which animals have analogs of the cognitive capacities of humans (e.g., imitation, categorization), but recently attention has been directed to behavior that is judged to be biased or suboptimal. We and some of our colleagues have studied several of these and have found that pigeons too show similar paradoxical behaviors. In the present review I will discuss three of these behaviors: sunk cost, justification of effort, and unskilled gambling. Sunk cost is the tendency to decide to spend more on a losing project because of the amount already invested. Pigeons show similar effects even when there is no ambiguity about the results of continuing versus changing alternatives. Justification of effort is the added value one often gives to a reward based on the effort exerted to obtain it. Pigeons too prefer stimuli that signal outcomes that they have had to work harder to obtain. Humans engage in unskilled gambling, like lotteries and slot machines, in which the return is typically less than the investment. And pigeons show a similar tendency to choose a low-probability, high-payoff alternative (gamble) over a more optimal, high-probability, low-payoff alternative. The fact that animals such as pigeons show behavior thought to be unique to humans suggests that the basis for such behaviors is not likely to result from culture or social mechanisms and may have basic behavioral origins.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,005

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 Opus0,523
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,031 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations14
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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