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Enregistrement W7154627805 · doi:10.48448/4mv5-h427

People Consistently Overweight Extreme Outcomes in Risky Choices, Even after Long Delays

2025· other· W7154627805 sur OpenAlexaff
Cognitive Science Society 2025, Xiaomu Guo, Elliot Ludvig, Christopher Madan, Nick Simonsen, Marcia Spetch

Notice bibliographique

RevueUnderline Science Inc. · 2025
Typeother
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreferenceRisk aversion (psychology)Risk-seekingTime preferenceOverweight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When making decisions from experience, people rely on memories of past outcomes, which can be influenced by extreme outcomes (best and worst). These memories, however, can be forgotten. In a pre-registered experiment, we evaluated risk preference with delays of up to 7 days between initial learning and later consequential decisions. Participants (N=277 total) learned to choose between safe and risky options (e.g., 25 points vs 50/50 chance of 5 or 45) both in gain and loss domains. After a delay, they made decisions without feedback. All groups were more risk seeking for gains than losses by the end of learning, contrary to the typical pattern with explicit descriptions. This effect was long-lasting and persisted across the delays. Additionally, risk aversion slightly increased for both gains and losses with any delay. These results provide novel evidence that the influence of extreme outcomes on risky decisions persists over long-term delays.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,521
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0090,012
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,018

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,265 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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