The effect of source reliability and information credibility on judgments of information quality in intelligence analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The quality of information that informs decisions in expert domains such as law enforcement and national security often requires assessment based on meta-informational attributes such as source reliability and information credibility. Across 2 experiments with intelligence analysts ( n = 74) and nonexperts ( n = 175), participants rated the accuracy, informativeness, trustworthiness, and usefulness of information varying in source reliability and information credibility. The latter 2 attributes were communicated using ratings from the Admiralty Code, an information-evaluation system widely used in the defence and security domain since the 1940s. Ratings of accuracy, informativeness, and likelihood of use were elicited as repeated measures to examine intraindividual reliability. Across experiments, intraindividual reliability was best when levels of source reliability and information credibility were moderately consistent compared to when they were maximally inconsistent (i.e., one low and one high) or maximally consistent (both high or low). As well, trustworthiness ratings depended more on source reliability than on information credibility. Finally, the likelihood of using information was consistently predicted by accuracy ratings and not by judged informativeness or trustworthiness. The current findings offer insights into the ability of experts and novices to reliably use information-evaluation systems for structuring human judgments about intelligence.
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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 | 0,036 | 0,378 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».