Human aging alters Bayesian social inference about others’ changing intentions
Notice bibliographique
Résumé
Decoding others’ intentions accurately in order to adapt one’s own behavior is pivotal throughout life. Yet, it is a process that is imbued with uncertainty since others’ intentions are not directly observable and may change over time. In this study, we asked the question of how younger and older adults deal with uncertainty in dynamic social environments. We used an advice-taking paradigm together with biologically plausible hierarchical Bayesian modelling to characterize effects and mechanisms of aging on learning about others’ time-varying intentions. We observed age differences when comparing learning on two levels of social uncertainty: the fidelity of the adviser and the stability of intentions. We found that, prior to having any experience with the adviser, older adults expected the adviser to change his/her intentions more frequently. They also showed higher confidence in such beliefs and were less willing to change their beliefs over the course of the experiment. This led them to update their predictions about observable outcomes (i.e., advice correctness) more quickly. Potentially indicative of stereotype effects, we also observed that older advisers were perceived as more volatile, but at the same time, more faithful than younger advisers. Together these findings offer new insights into the behavioral and algorithmic mechanisms underlying adult age differences in response to social uncertainty, putatively driven by aging-related changes in neuromodulation to be tested in future studies.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».