Trait, but not State Mindfulness Improves Resistance to Cognitive Biases
Notice bibliographique
Résumé
The dual-process theory of thinking defines a heuristic-based System I which trades-off precision and accuracy in favour of speed. It is prone to consistent range of error modes formalized as cognitive biases. In contrast, System II is slower, requires deliberate engagement but can work through complex problems with lower error. Mindfulness research points to positive improvements in higher-cognition processes with specific emphasis on attention and an attitude of non-judgement; both are thought to underlie successful recruitment of System II. We hypothesized that individuals with higher mindfulness would be less susceptible to common cognitive biases. We evaluate two constructs of mindfulness. Trait mindfulness: a long-term dispositional mindfulness with can enhanced via deliberate training but otherwise remains consistent across an individual’s lifetime. State mindfulness: refers to a short-term experience of mindfulness which is subject to experimental manipulation. The present study consists of two-arms. The first arm (N = 391) was administered completely online and evaluates trait mindfulness. The second arm (N =191) was conducted in-lab and randomized participants into one of two conditions: mindfulness induction or a sham control condition. Participants from both arms underwent performance assessment on a battery of common cognitive bias tasks. We found that trait mindfulness was associated with reduced susceptibility to specific biases: anchoring, resistance to sunk costs, availability, and logical fallacies. Contrary to expectations, experimental manipulation of state mindfulness did not influence susceptibility to cognitive biases when compared to the sham control. These findings suggest trait, but not state mindfulness may improve resistance to cognitive biases.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».