COSTLY FALSE BELIEFS: WHAT SELF-DECEPTION AND PRAGMATIC ENCROACHMENT CAN TELL US ABOUT THE RATIONALITY OF BELIEFS
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,019 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,042 |
| Communication savante | 0,009 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».