Development of Judgment, Decision Making, and Rationality
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is a long tradition of studying children’s reasoning and thinking in cognitive development and education. The initial studies in the cognitive development of reasoning were motivated by Piagetian models, and developmental age was thought to bring the gradual onset of logical thinking. The introduction of heuristics and biases tasks in adults and dual process models have provided new perspectives for understanding the development of reasoning, judgment, and decision-making skills. These heuristics and biases tasks provided a way to operationalize the systematic errors that people make in their judgments. Dual process models have advanced our understanding of the basic processes implicated in both optimal and non-optimal responders on several types of paradigms, including heuristics and biases tasks and classic reasoning paradigms. Importantly, these skills and competencies are generally separable from the types of higher cognition assessed on measures of intelligence and executive function task performance. Given the history of the study of reasoning in cognitive development, there is a need to integrate our understanding across these somewhat separate literatures. This is especially true given the opposite predictions that seem to be suggested in these different research traditions. Specifically, there is a focus on increasing logical development in the classic cognitive developmental literature and alternatively, there has been a focus on systematic errors in judgment and decision-making in the study of reasoning in adults. This article provides an integration of the two aforementioned perspectives that are rooted in different empirical and historical traditions. These considerations are addressed by drawing upon their research traditions and by summarizing more recent developmental work that has investigated these paradigms.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».