The evolutionary background to (mis)understanding an uncertain world
Notice bibliographique
Résumé
Misunderstandings of causality are often referred to as superstitions. More formally, superstitious behaviours can be defined as actions (or inactions) that are performed in order to increase the probability that a beneficial outcome arises when there is no causal relationship between the action and the outcome. While superstitious behaviours are common in humans, they also arise in non-human animals. Although behaving superstitiously may on first reflection appear always maladaptive, recent models have shown that superstitions will readily arise as a by-product of adaptive learning, in which individuals seek to balance gaining new information about the world with exploiting their current information. In short, if a behavior appears associated with a beneficial outcome, it may not be worthwhile experimenting and losing out on this benefit to determine whether the association has arisen by chance. The models help explain why superstitions get started, and indicate the types of superstitious behaviours that are likely to persist. In support, empiricists have widely observed that superstitions are more likely to develop when the perceived benefit of adopting a behaviour is high compared to the cost of not adopting it and when the number of opportunities to test one’s understanding is low. Collectively, therefore, while superstitions are commonly presented as entirely irrational behaviours, they can actually represent a smart strategy, promoted by natural selection, in situations where causal relationships are uncertain.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,020 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».