Notice bibliographique
Résumé
A desirable property of any theory of causal reasoning is to explain not only why people make causal reasoning errors but also when they make them. The mutation sampler is a rational process model of human causal reasoning that yields normatively correct inferences when sufficient cognitive resources are available but introduces systematic errors when they are not. The mutation sampler has been shown to account for a number of causal reasoning errors, including Markov violations, the phenomenon in which human reasoners treat causally related variables as statistically dependent when they are normatively independent. A Markov violation arises, for example, when an individual reasoning about a causal chain X→Y→Z treats X as informative about the state of Z even when the state of Y is known. Recently, the mutation sampler was used to predict the existence of previously untested experimental conditions in which the sign of Markov violations would switch from positive to negative. Here, it was used to predict the existence of conditions in which Markov violations should disappear entirely. In fact, asking subjects to reason about a novel causal structure with nothing but generative causal relations (a cause makes its effect more likely) resulted in Markov violations in the usual positive direction. But simply describing one of four causal relations as inhibitory (the cause makes its effect less likely) resulted in the elimination of those violations. Theoretical model fitting confirmed how this novel result is predicted by the mutation sampler.
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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 | 0,007 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,002 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».