Arithmetic computation with probability words and numbers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Probability information is regularly communicated to experts who must fuse multiple estimates to support decision making. Such information is often communicated verbally (e.g., “likely”) rather than with precise numeric (point) values (e.g., “.75”), yet people are not taught to perform arithmetic on verbal probabilities. We hypothesized that the accuracy and logical coherence of averaging and multiplying probabilities will be poorer when individuals receive probability information in verbal rather than numerical point format. In four experiments (N = 213, 201, 26, and 343, respectively), we manipulated probability communication format between subjects. Participants averaged and multiplied sets of four probabilities. Across experiments, arithmetic accuracy and coherence was significantly better with point than with verbal probabilities. These findings generalized between expert (intelligence analysts) and non‐expert samples and when controlling for calculator use. Experiment 4 revealed an important qualification: Whereas accuracy and coherence were better among participants presented with point probabilities than with verbal probabilities, imprecise numeric‐probability ranges (e.g., “.70 to .80”) afforded no computational advantage over verbal probabilities. Experiment 4 also revealed that the advantage of the point over the verbal format is partially mediated by strategy use. Participants presented with point estimates are more likely to use mental computation than guesswork, and mental computation was found to be associated with better accuracy. Our findings suggest that where computation is important, probability information should be communicated to end users with precise numeric probabilities.
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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 | 0,001 | 0,048 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».