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Enregistrement W4411316864 · doi:10.1186/s41235-025-00632-7

Effects of prevalence and feedback in the identification of blast cells in peripheral blood: expert and novice observers

2025· article· en· W4411316864 sur OpenAlexaff
Wanyi Lyu, Jennifer S. Trueblood, Jeremy M. Wolfe

Notice bibliographique

RevueCognitive Research Principles and Implications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNational Eye InstituteAlfred P. Sloan FoundationNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésPerceptionTask (project management)Identification (biology)PsychologyExperimental psychologyAffect (linguistics)MedicineAudiologySocial psychologyComputer scienceCognitive psychologyPhysical medicine and rehabilitationCognitionCommunicationPsychiatryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low target prevalence affects perceptual decisions on both simple and complex stimuli. Without prior knowledge of how often targets may appear, trial-by-trial accuracy feedback modulates the effects of low prevalence partially by providing observers with information about the target base rate. Using simple colored dots, Lyu (PBR 28:1906-1914, 2021) found that at low prevalence, observers demonstrate a classical low prevalence effect (LPE) when receiving feedback. This involves a conservative shift of the decision criterion where observers are less likely to call an ambiguous item a target. In the absence of feedback, observers adopted more liberal criteria and became more likely to classify an item as a target, producing a Prevalence-Induced Concept Change (PICC, Levari et al., Science 360:1465-1467, 2018). The present study examines whether the effects of low prevalence and feedback are modulated by expertise. Novice (n = 26) and expert (n = 24) observers performed a cancer cell discrimination task. The prevalence of cancerous "blast cells" and the presence or absence of trial-by-trial accuracy feedback were manipulated. Unsurprisingly, medical professionals performed better than trained novices. Importantly, both experts and novices showed an LPE with feedback, although that LPE was weaker in experts, suggesting expertise may modulate the size of the LPE. Low prevalence had little effect on the criterion in the absence of feedback in this setting. For both novices and experts, initial exposure to trials with feedback influenced criteria in subsequent no feedback conditions. Interestingly, experts showed a conservative criterion at the start of the experiment, even without having experienced a feedback block. This could reflect previous training or working in a low prevalence setting. Our study shows the interactions of the effects of low prevalence, feedback, and expertise on perceptual decisions and provides direct evidence for prevalence and feedback effects on expert decisions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,819
Score d'incertitude au seuil0,222

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,150
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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