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Enregistrement W4308625237 · doi:10.1371/journal.pone.0277356

Reasoning about mental states under uncertainty

2022· article· en· W4308625237 sur OpenAlexaff
Isu Cho, Nellie Kamkar, Niki Hosseini‐Kamkar

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Animal Learning Development
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsistency (knowledge bases)PsychologyCognitive psychologyFrequentist inferenceInformation theoryBayesian probabilitySocial psychologyBayesian inferenceComputer scienceArtificial intelligenceMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Theory of Mind (ToM), the ability to infer the mental states of others, is integral to facilitating healthy social interactions. People can reason about the mental states of others even with limited or (sometimes) inconsistent information. However, little is known about how people make inferences about the mental states of others under uncertainty, and what features of information are important in aiding mental state reasoning. In the current study, we conducted three unique experiments that alter participant's uncertainty when engaging in ToM tests. In Experiment 1, we simultaneously manipulated both the amount and consistency of information available in social stimuli presented to 59 participants. In Experiments 2 and 3, we aimed to decipher which feature of social stimuli is more conducive to mental state reasoning. Experiment 2 manipulated only the amount of information available to 47 participants, while Experiment 3 manipulated only the consistency of information available to 46 participants. Using both frequentist and Bayesian statistics, results confirmed that manipulating the amount and consistency of information alters ToM performance. Exploratory analysis comparing the effects of the amount and consistency of information suggests that the effects of the consistency of information seem to be stronger than those of the amount of information. Taken together, all three experiments suggest that while both the amount and consistency of information are important features of social stimuli-the consistency of information available is more salient when inferring mental states of others. These findings are discussed in relation to information theory and have important implications for creating enriched social stimuli, which may enhance mental state reasoning in individuals with social deficits.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,229 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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