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Enregistrement W4386967128 · doi:10.1080/13546783.2023.2259548

Open-minded and reflective thinking predicts reasoning and meta-reasoning: evidence from a ratio-bias conflict task

2023· article· en· W4386967128 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThinking & Reasoning · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueDecision-Making and Behavioral Economics
Établissements canadiensOkanagan College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCritical thinkingAnalytic reasoningTask (project management)CognitionCognitive psychologySemantic reasonerVerbal reasoningNumeracyDual process theory (moral psychology)Reflection (computer programming)Social psychologyConfirmation biasDebiasingEpistemologyMathematics educationMoral reasoningDeductive reasoningArtificial intelligenceComputer sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dispositional measures of actively open-minded thinking and cognitive reflection both predict reasoning accuracy on conflict problems. Here we investigated their relative impact on meta-reasoning. To this end, we measured reasoning accuracy and two indices of meta-reasoning performance – conflict detection sensitivity and meta-reasoning discrimination – using a ratio-bias task. Our key predictors were actively open-minded thinking and cognitive reflection, and numeracy, cognitive ability, and mindware instantiation were controlled for. Actively open-minded thinking was a better predictor of reasoning accuracy and meta-reasoning discrimination than cognitive reflection, and was the only dispositional measure to significantly predict conflict detection sensitivity. Thus, susceptibility to biased reasoning and meta-reasoning may be better captured by a reasoner’s ability to engage in open-minded thinking than by their ability to engage in reflective thinking.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,558
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,292
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,139 · 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