Why are the batteries in the microwave?: Use of semantic information under uncertainty in a search task
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A major problem in human cognition is to understand how newly acquired information and long-standing beliefs about the environment combine to make decisions and plan behaviors. Over-dependence on long-standing beliefs may be a significant source of suboptimal decision-making in unusual circumstances. While the contribution of long-standing beliefs about the environment to search in real-world scenes is well-studied, less is known about how new evidence informs search decisions, and it is unclear whether the two sources of information are used together optimally to guide search. The present study expanded on the literature on semantic guidance in visual search by modeling a Bayesian ideal observer's use of long-standing semantic beliefs and recent experience in an active search task. The ability to adjust expectations to the task environment was simulated using the Bayesian ideal observer, and subjects' performance was compared to ideal observers that depended on prior knowledge and recent experience to varying degrees. Target locations were either congruent with scene semantics, incongruent with what would be expected from scene semantics, or random. Half of the subjects were able to learn to search for the target in incongruent locations over repeated experimental sessions when it was optimal to do so. These results suggest that searchers can learn to prioritize recent experience over knowledge of scenes in a near-optimal fashion when it is beneficial to do so, as long as the evidence from recent experience was learnable.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle