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Enregistrement W4288796555 · doi:10.26443/msurj.v15i1.9

Substitution Sensitivity and the Bat-and-Ball Problem: A Direct Replication of De Neys et al. (2013)

2020· article· en· W4288796555 sur OpenAlexafffund
Alexandra Machalani, Amanda Gallant, Victoria Orha, Nora Østbø, Eric Hehman

Notice bibliographique

RevueMcGill Science Undergraduate Research Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésSubstitution (logic)Replication (statistics)Ball (mathematics)PsychologyCognitionCognitive psychologySocial psychologyComputer scienceMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Cognitive misers are no happy fools. Earlier findings (1) came to this conclusion by assessing people’s sensitivity to attribute substitution, which they defined as the situation that occurs when we are confronted with a problem that demands greater cognitive effort, for which we rely on automatic and intuitive processes that substitute the complex situation for an easier one. Methods: Through the exploration of the “bat-and-ball” problem, (2) De Neys, Rossi, and Houdé (1) found that participants were indeed sensitive to the substitution bias. Specifically, participants who incorrectly answered the question that gave rise to the substitution bias were significantly less confident in their answer relative to their answer on a control problem that did not give rise to the substitution. Using the same methods, we conducted a direct replication study on a sample of 264 undergraduate psychology students. Results and Conclusion: Our results suggest that we successfully replicated the original conclusions; participants who answered by substituting the difficult question for an easier one significantly (p<.0001) decreased their confidence ratings on the version of the problem that gave rise to the substitution bias, relative to the problem that did not. Limitations: Though there may have been limitations, it seems that we are sensitive to attribute substitution.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,107
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,107
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,307 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
DomaineReproductibilité
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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