Logical reasoning versus information processing in the dual-strategy model of reasoning.
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
One of the major debates concerning the nature of inferential reasoning is between counterexample-based strategies such as mental model theory and statistical strategies underlying probabilistic models. The dual-strategy model, proposed by Verschueren, Schaeken, & d'Ydewalle (2005a, 2005b), which suggests that people might have access to both kinds of strategy has been supported by several recent studies. These have shown that statistical reasoners make inferences based on using information about premises in order to generate a likelihood estimate of conclusion probability. However, while results concerning counterexample reasoners are consistent with a counterexample detection model, these results could equally be interpreted as indicating a greater sensitivity to logical form. In order to distinguish these 2 interpretations, in Studies 1 and 2, we presented reasoners with Modus ponens (MP) inferences with statistical information about premise strength and in Studies 3 and 4, naturalistic MP inferences with premises having many disabling conditions. Statistical reasoners accepted the MP inference more often than counterexample reasoners in Studies 1 and 2, while the opposite pattern was observed in Studies 3 and 4. Results show that these strategies must be defined in terms of information processing, with no clear relations to "logical" reasoning. These results have additional implications for the underlying debate about the nature of human reasoning. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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