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Enregistrement W2943275446

"Never tell me the odds" do people emphasize value or probability when choosing between alternatives?

2018· article· en· W2943275446 sur OpenAlexaff
Saba Taravati, Joseph Manzone, Heather F. Neyedli, Timothy N. Welsh

Notice bibliographique

RevueJournal of Exercise, Movement, and Sport (SCAPPS refereed abstracts repository) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueDecision-Making and Behavioral Economics
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreferencePsychologyOddsTask (project management)Outcome (game theory)StatisticsValue (mathematics)Social psychologyCognitive psychologyMathematicsEconomicsMathematical economics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When people have to select and then aim to one of two target-penalty prospects that have equal maximum expected gain (MEG), they tend to select prospects with a higher probability of target hits than prospects with lower penalty values (Neyedli & Welsh, 2015). The present study explored whether participants held this tendency when selecting the prospect via a key-press (i.e., a non-motor task) without prior aiming experience thus having little feedback on the outcome of their decision. Participants chose between prospects via left/right key-presses that 1) had different MEG, with either only the values (Penalty condition) or probabilities (Distance condition) differing between prospects; and 2) had similar MEG (Similar condition), with one prospect having a higher probability of hitting the target but a higher penalty value and the other having a lower probability of hitting the target but a lower penalty value. In the Penalty and Distance conditions, participants chose the prospect with the larger MEG. In the Similar MEG condition participants, on a group level, chose the prospects with higher probability and with lower value equally. However, a participant-by-participant analysis revealed 3 subgroups: those with value preferences, probability preferences, or no preference. Interestingly, performance metrics during a motor task (i.e., variable and constant error) and small variations in MEG difference between prospects in the Similar condition did not predict choice behaviour. Thus, probability preference is not consistent across individuals when interaction with target-penalty prospects and prior motor experience is not given.Acknowledgments: Dr. Tim Welsh, Dr. Heather Neyedli, and Joseph Manzone (PhD Candidate)

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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