Notice bibliographique
Résumé
The ability to judge what information other people are likely to know is vital to successful communication and social interaction. The curse of knowledge is the tendency to be biased by one’s knowledge when attempting to reason about a more naïve perspective. The current study sought to determine the role fluency misattribution plays in the curse of knowledge bias in children. Fluency misattribution occurs when the subjective feeling of ‘fluency’ associated with familiar, or easy-to-process, information gets misattributed when making various judgments. Applied to the curse of knowledge, fluency misattribution occurs when one’s feeling of fluency is misinterpreted as the information being objectively obvious or widespread. In the current within-subjects design 115 children aged four to seven were read stories involving two groups of animals, and were asked to judge whether their peers would know more about one group or the other. I tested fluency misattribution by manipulating the frequency with which participants heard about the animals, frequently throughout or only once. The results revealed that increasing the frequency with which the information was presented lead children to over-attribute how common that knowledge was among their peers. I also tested participants on curse of knowledge and source monitoring tasks, revealing a positive correlation between children’s fluency misattribution and source monitoring, and no relationship between fluency misattribution and performance on the curse of knowledge task. I discuss how these findings contribute to the field of social cognition, especially our understanding of the mechanisms involved in reasoning about what others know.
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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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».