The influence of task demands and experience on diagnostic accuracy: Investigating the assumptions of a default interventionist dual systems model
Notice bibliographique
Résumé
There are various dual process models of human cognition. While many models of cognitive control propose processes that are selected exclusively or in combination, a default-interventionist model of reasoning assumes that processing occurs in serial stages. System 1 processes are believed to recruit unconscious memory retrieval processes by default and precede System 2 processes (Evans & Stanovich, 2013; Kahneman, 2011). System 1 processes are also considered to be overly sensitive to the automatic influences of the environment and thereby also to various cognitive biases and errors; hence System 1 is inferior. On the other hand System 2, which represent conscious logic and normative reasoning processes, is not considered susceptible to such automatic influences and thereby capable of overriding errors made through System 1 reasoning; hence System 2 is superior. This default-interventionist model has become highly influential in theories about best practices in medical education (Croskerry, 2009; 2003; Klein, 2005; Redelmeier, 2005), and has encouraged a view that increased conscious processing and reflective thought will improve performance. Such a view is in stark contrast to models of human memory in psychology that suggest contextual or automatic influences of the environment are not only critical for learning, but also critical for adaptive processing and the development of expertise (Yonelinas, 2002; Larsen & Roediger, 2012). In this thesis I investigate and critique several assumptions of the default-interventionist model by testing the relationship between processing time, reflective thought, experience and accuracy. The results of two large studies do not support basic assumptions presented in the literature and instead demonstrate that experience and knowledge are better predictors of performance.
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 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 | 0,029 | 0,244 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».