Reasoning strategy modulates gender differences in performance on a spatial rotation task
Notice bibliographique
Résumé
The dual-strategy model of reasoning has proposed that individual differences in reasoning can be understood as due to two general ways of processing information: an analytic, counterexample strategy that examines information for explicit potential counterexamples and an intuitive, statistical strategy that uses associative access to generate a likelihood estimate of putative conclusions. Previous studies have examined this model in the context of basic conditional reasoning tasks. However, the distinctions that underlie the dual-strategy model can be seen as a basic description of more general differences in information processing. A recent study examining interactions between gender and strategy use in processing of negative emotions found that gender differences were modulated by strategy, with the general advantage of females concentrated within statistical reasoners. Two studies were performed to extend this analysis to performance on a mental rotation task for which there also exist clear gender differences. The initial study presented rotation tasks with unlimited time. Results show that males perform better on more difficult rotation tasks than females, with the difference concentrated among statistical reasoners. The second study replicated this using a restricted time (4 s) to make each judgement and showed an increase in the effect of both gender and strategy. This provides additional evidence that the dual-strategy model captures an important individual difference in the general way that information is processed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».