Notice bibliographique
Résumé
People are confident in their opinions, believing that they see events objectively. Because people believe they interpret the world logically and without bias, they conclude that more people agree with their views than actually do – an effect called false consensus. People also believe that those who disagree with them are biased by ideologically extreme beliefs – an effect called false polarization. Past research finds that demonstrating the effects of biased perception through visual illusions instills doubt that one’s perceptions match reality, thereby decreasing confidence in and closed-minded adherence to their views. We examined whether this procedure would reduce the tendency to engage in false consensus and false polarization, and if high scores in certain personality traits could reduce these tendencies. Four hundred and six participants were shown a number of visual illusions, which demonstrated that the brain engages in hidden work that can result in erroneous perception. We were unable to replicate the previous findings that this procedure reduces confidence in one’s beliefs, and as such, this procedure did not reduce the tendency to engage in false consensus or false polarization. The personality variables that were examined are Need for Cognitive Closure (NFCC), Personal Need for Structure (PNFS), and Need for Cognition (NFC). Overall, the effects of personality on the cognitive biases of interest were negligible. Discipline: Psychology Honours Faculty Mentor: Dr. Craig Blatz
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».