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Enregistrement W4309456555 · doi:10.3390/jintelligence10040109

When Type 2 Processing Misfires: The Indiscriminate Use of Statistical Thinking about Reasoning Problems

2022· article· en· W4309456555 sur OpenAlexaff
Mário B. Ferreira, Jerônimo C. Soro, Joana Reis, André Mata, Valerie A. Thompson

Notice bibliographique

RevueJournal of Intelligence · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueDecision-Making and Behavioral Economics
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaUniversidade de LisboaAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésSpurious relationshipProbabilistic logicSet (abstract data type)Base (topology)Cognitive psychologyComputer scienceSensitivity (control systems)Outcome (game theory)Process (computing)PsychologyArtificial intelligenceMachine learningMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on dual-process theories of judgment makes abundant use of reasoning problems that present a conflict between Type 1 intuitive responses and Type 2 rule-based responses. However, in many of these reasoning tasks, there is no way to discriminate between the adequate and inadequate use of rules based on logical or probabilistic principles. To experimentally discriminate between the two, we developed a new set of problems: rule-inadequate versions of standard base-rate problems (where base rates are made irrelevant). Across four experiments, we observed conflict sensitivity (measured in terms of response latencies and response confidence) in responses to standard base-rate problems but also in responses to rule-inadequate versions of these problems. This failure to discriminate between real and merely apparent (or spurious) conflict suggests that participants often misuse statistical information and draw conclusions based on irrelevant base rates. We conclude that inferring the sound use of statistical rules from normatively correct responses to standard conflict problems may be unwarranted when this kind of reasoning bias is not controlled for.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,226
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,226
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,212
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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