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AI는 확신이 낮을 때 언제 사람에게 넘겨야 할까?

정답 가능성·오류 영향·검토 비용을 바꾸어 자동 처리와 사람 검토의 예상 비용을 비교합니다.

같은 블록을 다섯 번 재면 어느 길이가 맞을까?

다섯 번째 측정값을 바꾸어 평균·중앙값·범위가 어떻게 달라지는지 비교하고, 한 숫자로 보고할 때의 한계를 읽습니다.

그 단서는 정말 결론을 가리킬까?

목표에 맞는 사례에서 자주 보이는 표시라면 좋은 단서일까요? 인도 논리학자 디그나가의 ‘이유의 바퀴’를 따라 아홉 가지 경우를 비교합니다. 자체 제작 카드와 논증도로 근거의 적용 범위, 반례, 아직 모르는 정보를 구별합니다.

가까운 냉장 식품이 늘 나을까, 버리는 양까지 함께 보면?

근거리 손실률·원거리 이동거리·원거리 손실률·냉각 효율을 바꾸어 운송·냉각·손실을 포함한 두 경로의 가상 부담과 교차점을 계산합니다.

Amid food and climate crises, investing in sustainable food cold chains crucial

사전등록 표시가 있으면 분석도 계획대로였다고 믿어도 될까?

Registered Reports의 긍정 결과 비율 비교와 초기 사전등록 연구의 계획 준수 점검을 선택해, 출판 형식·계획 일치·개별 결과 신뢰에 허용되는 해석을 구분합니다.

An Excess of Positive Results: Comparing the Standard Psychology Literature With Registered Reports