Calibration Feedback With the Practical Scoring Rule Does Not Improve Calibration of Confidence
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.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT People are often overconfident in their probabilistic judgments of future events or the state of their own knowledge. Some training methods have proven effective at reducing bias, but these usually involve intensive training sessions with experienced facilitators. This is not conducive to a scalable and domain‐general training program for improving calibration. In two experiments ( N 1 = 610, N 2 = 871), we examined the effectiveness of a performance feedback calibration training paradigm based on the Practical scoring rule, a modification of the logarithmic scoring rule designed to be more intuitive to facilitate learning. We examined this training regime in comparison to a control group and an outcome feedback group. Participants were tasked with selecting which of two world urban agglomerations had a higher population and to provide their confidence level. The outcome feedback group received information about the correctness of their choice on a trial‐by‐trial basis as well as a summary of their percent correct after each experimental block. The performance feedback group received this information plus the Practical score on a trial‐by‐trial basis and information about their overall over‐ or underconfidence at the end of each block. We also examined whether Actively Open‐Minded Thinking (AOMT) was predictive of calibration and its change across blocks. We found no improvement in calibration due to either training regime. Good calibration overall was predicted by AOMT, but not its change across blocks. The results shed light on the generalizability of other findings showing positive effects of performance training using the Practical scoring rule.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle