Bibliographic record
Abstract
A teoria dos modelos mentais (Johnson-Laird, 1983, 2006; Johnson-Laird & Byrne, 1991) tem, recentemente, investido na compreensão do processo de modulação (semântica e pragmática) do raciocínio condicional (Johnson-Laird & Byrne, 2002; Quelhas & Byrne, 2003; Quelhas & Johnson-Laird, 2004, 2005; Quelhas, Johnson-Laird, & Juhos, 2010). O presente estudo insere-se nesse âmbito, nomeadamente na compreensão da modulação pragmática que deriva de conhecimentos relacionados com o modo de vida das pessoas. Para esse efeito seleccionamos uma amostra de participantes que cumpriam pena num estabelecimento prisional (reclusos), e fomos avaliar o seu modo de compreender frases condicionais deônticas (e.g., “Se o jovem votar, então tem de ter completado 18 anos”), e de raciocinar com esse tipo de frases. Como grupo de controlo usamos uma amostra sem qualquer contacto com o sistema judicial, e avaliámos o juízo moral em ambas as amostras. Os resultados replicam efeitos de modulação semântica, i.e., frases condicionais idênticas na forma (Se p, então q), mas de diferentes conteúdos, são interpretadas de modo diferente. Como consequência de as pessoas considerarem diferentes possibilidades, congruentes com cada frase, irão também representar diferentes modelos mentais e assim ter diferentes padrões nas inferências condicionais. Mas, no que respeita à modulação pragmática, que nos fazia esperar diferenças no grupo de reclusos, nenhum resultado vai nesse sentido, i.e., os reclusos interpretam as frases deônticas do mesmo modo, fazem os mesmos padrões inferenciais, e também não se diferenciam pelo nível de juízo moral do grupo de controle.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".