Belief traps: Tackling the inertia of harmful beliefs
Notice bibliographique
Résumé
Beliefs can be highly resilient in the sense that they are not easily abandoned in the face of counterevidence. This has the advantage of guiding consistent behavior and judgments but may also have destructive consequences for individuals, nature, and society. For instance, pathological beliefs can sustain psychiatric disorders, the belief that rhinoceros horn is an aphrodisiac may drive a species extinct, beliefs about gender or race may fuel discrimination, and belief in conspiracy theories can undermine democracy. Here, we present a unifying framework of how self-amplifying feedbacks shape the inertia of beliefs on levels ranging from neuronal networks to social systems. Sustained exposure to counterevidence can destabilize rigid beliefs but requires organized rational override as in cognitive behavioral therapy for pathological beliefs or institutional control of discrimination to reduce racial biases. Black-and-white thinking is a major risk factor for the formation of resilient beliefs associated with psychiatric disorders as well as prejudices and conspiracy thinking. Such dichotomous thinking is characteristic of a lack of cognitive resources, which may be exacerbated by stress. This could help explain why conspiracy thinking and psychiatric disorders tend to peak during crises. A corollary is that addressing social factors such as poverty, social cleavage, and lack of education may be the most effective way to prevent the emergence of rigid beliefs, and thus of problems ranging from psychiatric disorders to prejudices, conspiracy theories, and posttruth politics.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».