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세 연구자가 논문과 도표를 함께 검토하고 작은 갈색 안경 올빼미가 곁에서 책을 읽는 모습

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검색 결과98건

검색 결과 제목

  1. 46영향이 없어야 할 대조군이 움직이면 무엇을 의심해야 할까?
  2. 47숫자를 잘 읽을수록 믿고 싶은 결론을 더 잘 지킬 수도 있을까?
  3. 48하지 않은 해와 한 해는 같은 결과여도 다르게 비난받을까?
  4. 49내 것이 되면 같은 물건의 값이 더 커질까?
  5. 508,192번 중 한 번 성공한 80.7%를 ‘한 번의 실력’으로 읽어도 될까?
주 분석 → 교육 참여 → 올해 사고 / 음성대조 → 교육 참여 → 지난해 사고 / 연관 → 효과 아님 → 편향 점검을 비교하는 LTCT 교육용 도식

영향이 없어야 할 대조군이 움직이면 무엇을 의심해야 할까?

주 분석 → 교육 참여 → 올해 사고 / 음성대조 → 교육 참여 → 지난해 사고 / 연관 → 효과 아님 → 편향 점검을 비교하는 LTCT 교육용 도식
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

영향이 없어야 할 대조군이 움직이면 무엇을 의심해야 할까?

음성대조는 효과가 없어야 할 곳의 연관으로 관찰연구 편향을 진단합니다.

Negative Controls: A Tool for Detecting Confounding and Bias in Observational Studies

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
같은 수치 → 100중20 → 50중15 / 중립 → 피부연고 → 20%·30% / 정체성 → 정책 → 계산 동일를 비교하는 LTCT 교육용 도식

숫자를 잘 읽을수록 믿고 싶은 결론을 더 잘 지킬 수도 있을까?

같은 수치 → 100중20 → 50중15 / 중립 → 피부연고 → 20%·30% / 정체성 → 정책 → 계산 동일를 비교하는 LTCT 교육용 도식
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

숫자를 잘 읽을수록 믿고 싶은 결론을 더 잘 지킬 수도 있을까?

정체성 맥락에서는 높은 수리력이 선택적 자료 해석을 강화할 수 있습니다.

Motivated Numeracy and Enlightened Self-Government

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
같은 손실 결과로 이어지는 행동과 비행동 경로 아래에 도덕성·책임은 행동 쪽이 높고 후회는 비행동 쪽이 높을 수 있음을 보여 주는 비교 도식.

하지 않은 해와 한 해는 같은 결과여도 다르게 비난받을까?

같은 손실 결과로 이어지는 행동과 비행동 경로 아래에 도덕성·책임은 행동 쪽이 높고 후회는 비행동 쪽이 높을 수 있음을 보여 주는 비교 도식.
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

하지 않은 해와 한 해는 같은 결과여도 다르게 비난받을까?

Jamison·Yay·Feldman은 같은 나쁜 결과도 행동으로 일으켰을 때 더 부도덕하고 비난받을 만하다고 판단하는 누락 편향을 사전등록 복제했다.

Action-inaction asymmetries in moral scenarios: Replication of the omission bias examining morality and blame with extensions linking to causality, intent, and regret

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
같은 머그잔이 무작위 소유 표지를 받은 뒤 판매자 최소값과 구매자 최대값의 두 판단 경로로 갈라진다.

내 것이 되면 같은 물건의 값이 더 커질까?

같은 머그잔이 무작위 소유 표지를 받은 뒤 판매자 최소값과 구매자 최대값의 두 판단 경로로 갈라진다.
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

내 것이 되면 같은 물건의 값이 더 커질까?

무작위로 물건을 받은 판매자는 구매자보다 높은 값을 요구했고, 소유권의 기준점 효과가 반복 거래에서도 관찰됐습니다.

Experimental Tests of the Endowment Effect and the Coase Theorem

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
한 문제에서 첫 후보 하나와 8192개 후보 묶음이 각각 검증기로 들어가 pass at 1과 pass at 8192로 나뉘는 도식

8,192번 중 한 번 성공한 80.7%를 ‘한 번의 실력’으로 읽어도 될까?

한 문제에서 첫 후보 하나와 8192개 후보 묶음이 각각 검증기로 들어가 pass at 1과 pass at 8192로 나뉘는 도식
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

8,192번 중 한 번 성공한 80.7%를 ‘한 번의 실력’으로 읽어도 될까?

Kimina-Prover Preview v1의 강화학습과 miniF2F pass@8192 결과를 살펴보며 대규모 후보 탐색 성과와 단일 시도 능력, 형식 검증 비용을 구분한다.

Kimina-Prover Preview: Towards Large Formal Reasoning Models with Reinforcement Learning

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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