Behavioural and theoretical support for ranking theory as an alternative model of human uncertainty representation
Notice bibliographique
Résumé
Measuring and quantifying degrees of belief poses a fundamental challenge, prompting an exploration into how humans navigate uncertainty. This study challenges the conventional use of probability theory and investigates ranking theory as a viable alternative model. Across the initial three experiments (N = 168; N = 63; N = 200), participants consistently utilized negative ranking functions to express disbelief, revealing a robust pattern across diverse contexts. Notably, a logarithmic relationship emerged between subjective probability and negative ranks (degree of disbelief), highlighting the granularity of ranking functions. Experiment 3 introduced positive ranks, illustrating a log-odds relationship between subjective probability and two-sided ranks (degree of disbelief and belief), providing a detailed depiction of the full spectrum of beliefs. In Experiment 4 (N = 201), examining ranks and subjective probability in a learning task revealed that disbelief via negative ranking functions more accurately represented the objective probability distribution than subjective probability. Lastly, Experiment 5 (N = 291) addressed decision-making under uncertainty through the Ellsberg paradox, uncovering how ranking theory not only resolved contradictions with expected utility theory but also eliminated the paradoxical nature of the Ellsberg scenario. This study advances our understanding of human uncertainty and supports ranking theory as a compelling alternative.
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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 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».