Denotative and connotative management of uncertainty: A computational dual-process model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The interplay between intuitive and deliberative processing is known to be important for human decision making. As independent modes, intuitive processes can take on many forms from associative to constructive, while deliberative processes often rely on some notion of decision theoretic rationality or pattern matching. Dual process models attempt to unify these two modes based on parallel constraint networks or on socially or emotionally oriented adjustments to utility functions. This paper presents a new kind of dual process model that unifies decision theoretic deliberative reasoning with intuitive reasoning based on shared cultural affective meanings in a single Bayesian sequential model. Agents constructed according to this unified model are motivated by a combination of affective alignment (intuitive) and decision theoretic reasoning (deliberative), trading the two off as a function of the uncertainty or unpredictability of the situation. The model also provides a theoretical bridge between decision-making research and sociological symbolic interactionism. Starting with a high-level view of existing models, we advance Bayesian Affect Control Theory ( BayesACT ) as a promising new type of dual process model that explicitly and optimally (in the Bayesian sense) trades off motivation, action, beliefs and utility. We demonstrate a key component of the model as being sufficient to account for some aspects of classic cognitive biases about fairness and dissonance, and outline how this new theory relates to parallel constraint satisfaction models.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».