Hindsight Bias and COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to explore how beliefs about the COVID-19 pandemic change over time across the world. Specifically, we plan to test whether participants exhibit hindsight bias for the outcomes of COVID-19. Hindsight bias is the tendency to see the outcome of an event as more foreseeable once the outcome is known than before the outcome was known. It is important to study the effects of hindsight bias for this global event because it can affect people's evaluations of the appropriateness of the responses to COVID-19 and whether they will adjust their own responses accordingly. We will recruit participants primarily through Amazon Mechanical Turk (Mturk), an online research pool through which participants volunteer to participate in research for pay. We may also recruit participants from local university research pools in British Columbia, Canada as well as on Reddit. When participants sign up for the study, they will receive a link to a survey, which is hosted through the Qualtrics website. The survey will ask several questions about the foreseeability of COVID-19 (e.g., “how predictable was the pandemic?”) as well as various COVID-19 outcomes. Approximately 8-10 weeks later, we will send participants a link to a follow-up questionnaire, which will ask similar questions. For the hindsight bias questions, we will provide information about the current state of affairs (e.g., economic/social impact) for half the items and ask participants to ignore their knowledge of the current state of affairs and recall their original answers to the questionnaire. They will not receive any outcome information for the remaining questions. We will also send the questionnaire to a new group of participants 8-10 weeks after we administer the first survey that asks them to estimate how their peers would have responded to the questions two months earlier. This is another way to investigate how outcome information can change how we evaluate others’ responses. All questionnaires and materials will be available on the project page on OSF, or by request from the authors.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,963 | 0,923 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».