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Enregistrement W2947169605 · doi:10.31219/osf.io/m43gn

What does the cognitive reflection test really measure: A process dissociation investigation.

2018· preprint· en· W2947169605 sur OpenAlexaff
Jonathon McPhetres

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntuitionCognitionPsychologyCognitive psychologyDissociation (chemistry)EpistemologyComputer scienceCognitive sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cognitive reflection test (CRT) is a series of brain-teaser type questions believed to measure intuitive versus reflective thinking. However, those measures are confounded by the single-continuum scoring method whereby a decrease in reflective thinking also results in a simultaneous increase in intuitive thinking, making interpretation of the scores difficult. This confound also precludes testing of the relation between the two processes—whether intuition and reflection operate in serial or in parallel. The present studies directly address these limitations using process dissociation (PD) to quantify and manipulate each process independently. If the CRT measures both intuition and reflection then using PD to isolate each score should provide unique information about each process and allow for testing of models describing the relation between the two processes. However, results of four studies (two preregistered) call in to question whether the CRT actually measures intuition (studies 1-3) and provides some limited evidence for a serial processing model of cognition (studies 3-4). Moving forward, it is recommended that researchers 1) consider alternative measures of cognitive reflection, 2) are cognizant of the phrasing used when describing intuitions as inferred from the CRT, and 3) move towards various conceptual measures of intuition.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,148
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,148
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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