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Enregistrement W2945850595 · doi:10.7202/1059501ar

COSTLY FALSE BELIEFS: WHAT SELF-DECEPTION AND PRAGMATIC ENCROACHMENT CAN TELL US ABOUT THE RATIONALITY OF BELIEFS

2018· article· en· W2945850595 sur OpenAlexvenueno aff
Mélanie Sarzano

Notice bibliographique

RevueLes ateliers de l éthique · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEpistemology, Ethics, and Metaphysics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de FribourgUniversität BaselSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésIrrationalityRationalityDilemmaIrrational numberDeceptionSelf-deceptionPsychologySocial psychologyEpistemologyPositive economicsPhilosophyEconomicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, I compare cases of self-deception and cases of pragmatic encroachment and argue that confronting these cases generates a dilemma about rationality. This dilemma turns on the idea that subjects are motivated to avoid costly false beliefs, and that both cases of self-deception and cases of pragmatic encroachment are caused by an interest to avoid forming costly false beliefs. Even though both types of cases can be explained by the same belief-formation mechanism, only self-deceptive beliefs are irrational: the subjects depicted in high-stakes cases typically used in debates on pragmatic encroachment are, on the contrary, rational. If we find ourselves drawn to this dilemma, we are forced either to accept—against most views presented in the literature—that self-deception is rational or to accept that pragmatic encroachment is irrational. Assuming that both conclusions are undesirable, I argue that this dilemma can be solved. In order to solve this dilemma, I suggest and review several hypotheses aimed at explaining the difference in rationality between the two types of cases, the result of which being that the irrationality of self-deceptive beliefs does not entirely depend on their being formed via a motivationally biased process.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,404
Score d'incertitude au seuil0,569

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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