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Enregistrement W3216246799 · doi:10.1016/j.cogpsych.2021.101443

Hypothesis testing, attention, and ‘Same’-‘Different’ judgments

2021· article· en· W3216246799 sur OpenAlexaff
Bart Farell

Notice bibliographique

RevueCognitive Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueDecision-Making and Behavioral Economics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntuitionConversePsychologyStimulus (psychology)Cognitive psychologyCognitionPerceptionSet (abstract data type)Social psychologyComputer scienceMathematicsCognitive science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Logic and common sense say that judging two stimuli as "same" is the converse of judging them as "different". Empirically, however, 'Same'-'Different' judgment data are anomalous in two major ways. The fast-'Same' effect violates the expectation that 'Same' reaction time (RT) should be predictable by extrapolating from 'Different' RT. The criterion effect violates the expectation that RTs measured when sameness is defined by a conjunction of matching attributes should predict RTs measured when sameness is defined by a disjunction of matching attributes. The two criteria are symmetrical, yet empirically they differ greatly, disjunctive judgments being by far the slower of the two. This study sought the sources of these two effects. With the aid of a cue, a selective-comparison method deconfounded the contributions of stimulus encoding and comparisons to the two effects. The results were paradoxical. Each additional irrelevant (uncued) letter in a random string incremented RT for conjunctive judgments as much as an additional relevant letter did. Yet irrelevant letters were not compared and relevant letters had to be compared. These results appeared again in a second experiment that used words as stimuli. Contrary to intuition, a distinct comparison mechanism-the heart of relative judgment models-is not necessary in judgments of sameness and difference. It is shown here that encoding can carry out the comparison function without the operation of a separate comparison mechanism. Attention mediates the process by selecting from the set of stimulus alternatives, thereby partitioning the set into the 'Same' and 'Different' subsets. The fast-'Same' and criterion effects result from a structural limitation on what attention can select at any one time. With attention mediating the task, 'Same'-'Different' judgments become, in effect, the outcome of a testing of a hypothesis, bridging the distinction between absolute stimulus identification and relative judgments.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,092
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,092
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,358
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,103 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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