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Enregistrement W4232537629 · doi:10.31234/osf.io/k3jhy

Thinking clearly about causal inferences of politically motivated reasoning: Why paradigmatic study designs often undermine causal inference

2019· preprint· en· W4232537629 sur OpenAlexaff
Ben M Tappin, Gordon Pennycook, David G. Rand

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCausal inferenceInferenceMotivated reasoningCausal reasoningExcludabilityRandomized experimentCausality (physics)PsychologyCognitive psychologyCausal modelCausal structureRendering (computer graphics)Social psychologyOutcome (game theory)PoliticsCognitionComputer scienceArtificial intelligencePolitical scienceEconometricsMathematicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A common inference in behavioral science is that people’s motivation to reach a politically congenial conclusion causally affects their reasoning—known as politically motivated reasoning. Often these inferences are made on the basis of data from randomized experiments that use one of two paradigmatic designs: Outcome Switching, in which identical methods are described as reaching politically congenial versus uncongenial conclusions; or Party Cues, in which identical information is described as being endorsed by politically congenial versus uncongenial sources. Here we contend that these designs often undermine causal inferences of politically motivated reasoning because treatment assignment violates the excludability assumption. Specifically, assignment to treatment alters variables alongside political motivation that affect reasoning outcomes, rendering the designs confounded. We conclude that distinguishing politically motivated reasoning from these confounds is important both for scientific understanding and for developing effective interventions; and we highlight those designs better placed to causally identify politically motivated reasoning.

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)0,456
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,686
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,544
Score d'incertitude au seuil0,671

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4560,686
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,035
Communication savante0,0090,017
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0110,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,300 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations28
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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