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Enregistrement W2342655522 · doi:10.1080/15265161.2016.1159761

Pre-Authorization: A Novel Decision-Making Heuristic That May Promote Autonomy

2016· article· en· W2342655522 sur OpenAlexaff
Fay Niker, Peter B. Reiner, Gidon Felsen

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Bioethics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueExperimental Behavioral Economics Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research Council
Mots-clésAutonomyAuthorizationHeuristicPsychologyComputer scienceManagement sciencePolitical scienceComputer securityLawArtificial intelligenceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

First paragraphs: While the nature of autonomy has been debated for centuries, recent scholarship has been re-examining our conception(s) of autonomy in light of findings from the behavioral, cognitive, and neural sciences (Felsen and Reiner 2011; Blumenthal-Barby 2016). Blumenthal-Barby’s target article provides us with a timely and helpful framework for thinking about this issue in a systematic way, specifically in relation to the wide range of cognitive biases and heuristics that we employ in our decision making. Building on this, we wish to expand the framework beyond the article’s focus on the threat posed by biases and heuristics by suggesting that it is possible for at least some heuristics to promote autonomy. We hope to demonstrate this point by introducing the conceptual framework for a novel heuristic that we call pre-authorization. Blumenthal-Barby argues that biases and heuristics “pose a serious threat to autonomous decision-making and human agency” and that, consequently, efforts should be made to remove, mitigate, or counter them. While recognizing the autonomy-threatening potential of these ‘fast thinking’ mechanisms, as well as agreeing with the author about the types of cases in which this potential is likely to be actualized, we suggest that it does not capture the full range of interactions that are relevant to a balanced assessment of their impact on autonomy. If, as is widely acknowledged, at least some heuristics are adaptive responses to particular real-world decision-making situations (Gigerenzer 2008), the issue at hand becomes elucidating whether, and under what conditions, the cognitive influence of any particular heuristic is autonomy-threatening, autonomy-preserving, or even autonomy-promoting. Blumenthal-Barby focuses on the first of these categories; and, with respect to the component of absence of controlling or alienating influence, she contends that if the person’s attitude towards the influence is one of feeling controlled or alienated from her decision on account of the workings of a cognitive bias or heuristic, her autonomy is diminished

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,684
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,327 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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