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Enregistrement W4416133552 · doi:10.1002/aur.70139

Reduced Susceptibility to the Dunning–Kruger Effect in Autistic Employees

2025· article· en· W4416133552 sur OpenAlexaff
Lorne M. Hartman, Harley Glassman, Braxton L. Hartman

Notice bibliographique

RevueAutism Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutismMetacognitionCognitionAutistic traitsCognitive biasSocial cognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evidence indicates that autistic individuals are less susceptible to social influence and cognitive biases than non-autistic individuals. However, no studies have been conducted on the Dunning-Kruger effect (DKE) in autism. The DKE is a cognitive bias in which people with limited expertise in a specific domain overestimate their abilities. The purpose of this study is to compare autistic and non-autistic employees' self-assessments of their performance with their objective performance on a popular performance-based measure of analytic thinking disposition, the CRT (cognitive reflection test). After completing the task, no feedback or clues were provided regarding how well they performed. Participants were then asked to estimate how many questions they answered correctly and compare their performance to other participants by estimating the percentage of peers they outperformed. Results indicated asymmetric calibration of actual versus estimated CRT performance in autistic employees: In the low-performance group, autistic participants overestimated their abilities less than non-autistic participants. However, in the high-performance group, autistic participants underestimated their abilities more than non-autistic participants. Reduced susceptibility to the DKE highlights potential benefits of autistic employees in the workplace. Theoretical and practical implications consider the intersection of metacognitive awareness, autism, and the DKE in an organizational context.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,687
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,355 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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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