Knowledge and Luck...and Stereotypes?: Examining the Influence of an Actor’s Group Membership on Knowledge Attribution
Notice bibliographique
Résumé
According to Justified True Belief Theory, a person can be said to know something if they arrive at true beliefs for justifiable reasons. Philosophers now mostly agree, however, that this account is inadequate because it fails to capture instances in which people arrive at true beliefs for reasons that, while justifiable, are not the real reasons why the belief is true (i.e., people sometimes get lucky). But when ordinary perceivers attribute knowledge, do they really distinguish between being right for the right reasons and being right because one “just got lucky”? Thus far, empirical work on this question has been mixed. And, in focusing almost exclusively on perceivers’ (lack of) sensitivity to the particular reasons underlying a person’s belief, this work has not yet examined the potential impact of additional aspects of perceiver’s beliefs about a protagonist on the process of knowledge attribution. In this preregistered, multi-site study, we contribute to this literature by replicating and extending the influential work of Turri et al. (2015). Our results showed that participants did attribute knowledge more readily to protagonists who were right for the right reasons than to protagonists who were right because they got lucky. Further, this tendency held regardless of the protagonist’s level of expertise about the domain of knowledge in question, suggesting that logical considerations about the reasons underlying a protagonist’s beliefs may override at least some category-based beliefs about the protagonist.
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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 | 0,010 | 0,055 |
| 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 | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».