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Enregistrement W2747940070 · doi:10.3758/s13428-017-0963-x

The cognitive reflection test is robust to multiple exposures

2017· article· en· W2747940070 sur OpenAlexfundno aff
Michał Białek, Gordon Pennycook

Notice bibliographique

RevueBehavior Research Methods · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésTest (biology)Computer scienceCognitionReflection (computer programming)PsychologyCognitive psychologyArtificial intelligenceStatisticsMathematicsGeologyProgramming languageNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cognitive reflection test (CRT) is a widely used measure of the propensity to engage in analytic or deliberative reasoning in lieu of gut feelings or intuitions. CRT problems are unique because they reliably cue intuitive but incorrect responses and, therefore, appear simple among those who do poorly. By virtue of being composed of so-called "trick problems" that, in theory, could be discovered as such, it is commonly held that the predictive validity of the CRT is undermined by prior experience with the task. Indeed, recent studies have shown that people who have had previous experience with the CRT score higher on the test. Naturally, however, it is not obvious that this actually undermines the predictive validity of the test. Across six studies with ~ 2,500 participants and 17 variables of interest (e.g., religious belief, bullshit receptivity, smartphone usage, susceptibility to heuristics and biases, and numeracy), we did not find a single case in which the predictive power of the CRT was significantly undermined by repeated exposure. This occurred despite the fact that we replicated the previously reported increase in accuracy among individuals who reported previous experience with the CRT. We speculate that the CRT remains robust after multiple exposures because less reflective (more intuitive) individuals fail to realize that being presented with apparently easy problems more than once confers information about the task's actual difficulty.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,782
Tête enseignante GPT0,737
Écart entre enseignants0,045 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations159
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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