Theories, queries, “frames” and language games: Commentary on Wall, Crookes, Johnson Weber (2020) (and the literature on risky-choice framing)
Notice bibliographique
Résumé
In a recent article, Wall, Crookes, Johnson and Weber (2020) claim that Query Theory has better explanatory success in accounting for recent data than the Explicated Valence Account of Tombu and Mandel (2015). In this commentary, I first argue that this claim is not supported by the full range of available evidence. I then draw attention to the pernicious problem in framing studies in which researchers do not adequately ensure that framing manipulations are what they claim to be—namely, extensionally equivalent re-descriptions of the same events or event classes. The difficulty of estab- lishing extensional equivalence in the context of experimental language games (such as the Asian Disease Problem) is under-appreciated. Unfortunately, inter-subjective agreement that the extensional equivalence assumption is met, even amongst a majority of respectable decision theorists, does not constitute sufficient evidence that it is met. Empirical evidence challenges the equivalence assumption, raising meta-theoretical questions about the integrity of some framing research.
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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 | 0,019 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,026 |
| Communication savante | 0,008 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,036 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».