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Enregistrement W2596845193 · doi:10.1080/17470218.2017.1307428

The consistency of the subjective concept of randomness

2017· article· en· W2596845193 sur OpenAlexafffund
Ru Qi Yu, Jordan B. Gunn, Daniel N. Osherson, Jiaying Zhao

Notice bibliographique

RevueQuarterly Journal of Experimental Psychology · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueParanormal Experiences and Beliefs
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésRandomnessStimulus (psychology)PerceptionStimulus modalityPsychologyPattern recognition (psychology)Sensory systemCognitive psychologyMathematicsStatisticsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A pervasive bias in the subjective concept of randomness is that people often expect random sequences to exhibit more alternations than produced by genuine random processes. What is less known is the stability of this bias. Here, we examine two important aspects of the over-alternation bias: first, whether this bias is present in stimuli that vary across feature dimensions, sensory modalities, presentation modes and probing methods, and, second, how consistent the bias is across these stimulus variations. In Experiment 1, participants adjusted sequences until they looked maximally random. The sequences were presented as temporal streams of colors, shapes, auditory tones or tiled as spatial matrices. In Experiment 2, participants produced random matrices by adjusting the color of each cell. We replicated the findings using a within-subjects design in Experiment 3. We found that participants judged and produced over-alternating stimuli as the most random. Importantly, this bias was consistent across presentation modes (temporal vs spatial), feature dimensions (color vs shape), sensory modalities (visual vs auditory), speed (fast vs slow), stimulus size (small vs large matrices) and probing methods (adjusting the generating process vs individual bits). Overall, the results suggest that the subjective concept of randomness is highly stable across stimulus variations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,400
Score d'incertitude au seuil0,824

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,360 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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