Confidence ratings do not distinguish imagination from reality
Notice bibliographique
Résumé
Perceptual reality monitoring refers to the ability to distinguish internally triggered imagination from externally triggered reality. Such monitoring can take place at perceptual or cognitive levels-for example, in lucid dreaming, perceptual experience feels real but is accompanied by a cognitive insight that it is not real. We recently developed a paradigm to reveal perceptual reality monitoring errors during wakefulness in the general population, showing that imagined signals can be erroneously attributed to perception during a perceptual detection task. In the current study, we set out to investigate whether people have insight into perceptual reality monitoring errors by additionally measuring perceptual confidence. We used hierarchical Bayesian modeling of confidence criteria to characterize metacognitive insight into the effects of imagery on detection. Over two experiments, we found that confidence criteria moved in tandem with the decision criterion shift, indicating a failure of reality monitoring not only at a perceptual but also at a metacognitive level. These results further show that such failures have a perceptual rather than a decisional origin. Interestingly, offline queries at the end of the experiment revealed global, task-level insight, which was uncorrelated with local, trial-level insight as measured with confidence ratings. Taken together, our results demonstrate that confidence ratings do not distinguish imagination from reality during perceptual detection. Future research should further explore the different cognitive dimensions of insight into reality judgments and how they are related.
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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 | 0,005 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».