Spelling Errors and “Shouting” Capitalisation Implicitly Cause Linearly Additive Penalties to Trustworthiness Judgements of Online Health Information: Online Randomised Experiments with Laypersons
Notice bibliographique
Résumé
Abstract How people make assessments of trustworthiness remains controversial, as several factors may inflect such assessments and subsequent decisions. This research programme aims to reveal implicit trustworthiness judgements specifically caused by spelling errors and online “shouting” (unnecessary capitalisation of whole words for emphasis). In a series of online experiments, participants were instructed to rate the trustworthiness of the content of nine short text excerpts about multiple sclerosis in the format of posts to an unmoderated health forum. In randomised, counterbalanced designs, some excerpts had no typographic errors, some had spelling errors, some had shouting text, and some had both types of unconventionalities. In linear mixed effects models, unconventionality number or type was coded as a fixed effect. Participants—encoded as random effects to correct statistically for repeated measures from individuals—rated the text samples by marking their judgement of trustworthiness on an unnumbered slider scale. The resulting data showed that multiple unconventionalities caused linearly additive penalties to trustworthiness. Adding more spelling errors caused lower trustworthiness ratings, and spelling errors plus shouting text caused additive trustworthiness penalties. Thus, when participants rated brief scientific information in this context, they implicitly assigned to unconventionalities linearly additive trustworthiness penalties. This contravenes a dichotomous heuristic or local ceiling effect on trustworthiness penalties. It supports an integrative cost–benefit model that includes insight into one's psychological judgements of trustworthiness.
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.
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 | 0,050 | 0,168 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».