Alternation between different types of evidence attenuates judgments of severity
Notice bibliographique
Résumé
Most real-world judgments and decisions require the consideration of multiple types of evidence. For example, judging the severity of environmental damage, medical illness, or negative economic trends often involves tracking and integrating evidence from multiple sources (i.e. different natural disasters, physical symptoms, or financial indicators). We hypothesized that the requirement to track and integrate across distinct types of evidence would affect severity judgments of multifaceted problems, compared to simpler problems. To test this, we used scenarios depicting crop damage. Each scenario involved either two event types (i.e. mold damage and insect damage), or one event type. Participants judged the quality of the crop following each scenario. In Experiments 1 and 2, subjective judgments were attenuated if the scenario depicted multiple event types, relative to scenarios depicting single event types. This was evident as a shallower slope of subjective severity ratings, as a function of objectively quantifiable severity, for scenarios with multiple event types. In Experiment 3, we asked whether alternation between event types might contribute to this attenuation. Each scenario contained two event types, and the sequence of events either alternated frequently between types or was organized into two sequential groups. Subjective judgments were attenuated for scenarios with frequently alternating sequences. The results demonstrate that alternation between distinct event types attenuates subjective judgments of severity. This suggests that a requirement to integrate evidence across multiple sources places extra demands on the cognitive system, which reduces the perceived evidence strength.
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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 | 0,007 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».