The Reflective Mind: Examining Individual Differences in Susceptibility to Base Rate Neglect with fMRI
Notice bibliographique
Résumé
Performance on heuristics and bias tasks has been shown to be susceptible to bias. In turn, susceptibility to bias varies as a function of individual differences in cognitive abilities (e.g., intelligence) and thinking styles (e.g., propensity for reflection). Using a classic task (i.e., lawyer-engineer problem), we conducted two experiments to examine the differential contributions of cognitive abilities versus thinking styles to performance. The results of Experiment 1 demonstrated that the Cognitive Reflection Test (CRT)-a well-established measure of reflective thinking-predicted performance on conflict problems (where base rates and intuition point in opposite directions), whereas STM predicted performance on nonconflict problems. Experiment 2 conducted in the fMRI scanner replicated this behavioral dissociation and enabled us to probe their neural correlates. As predicted, conflict problems were associated with greater activation in the ACC-a key region for conflict detection-even in cases when participants responded stereotypically. In participants with higher CRT scores, conflict problems were associated with greater activation in the posterior cingulate cortex (PCC), and activation in PCC covaried in relation to CRT scores during conflict problems. Also, CRT scores predicted activation in PCC in conflict problems (over and above nonconflict problems). Our results suggest that individual differences in reflective thinking as measured by CRT are related to brain activation in PCC-a region involved in regulating attention between external and internal foci. We discuss the implications of our findings in terms of PCC's possible involvement in switching from intuitive to analytic mode of thought.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».