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같은 오류 형식도 정보 조건에 따라 강도가 달라질까?

베이지안 접근은 일부 비형식적 오류의 설득력이 사전확률과 증거 생성 과정에 따라 연속적으로 달라진다고 본다.

The Rationality of Informal Argumentation: A Bayesian Approach to Reasoning Fallacies

증명 단계를 거의 다 맞혀도 전체 정리는 못 풀 수 있을까?

Lean Meets Theoretical Computer Science는 매개변수화한 Busy Beaver·혼합 불 대수 문제로 단계 성공률과 전체 증명 성공률의 큰 차이를 드러낸다.

Lean Meets Theoretical Computer Science: Scalable Synthesis of Theorem Proving Challenges in Formal-Informal Pairs

점 하나를 비교할 때 좋은 그래프가 평균 비교에도 좋을까?

시각 부호화의 효과는 데이터 분포, 범주 수, 개별값·요약값 중 어떤 과제를 푸는지에 따라 달라진다.

Assessing Effects of Task and Data Distribution on the Effectiveness of Visual Encodings

AI 심판은 자기 계열의 답을 더 좋아할까?

내용 조건은 같은 익명 답 A·B를 심판 A·B와 사람 루브릭이 평가할 때 88:78, 77:87, 80:80으로 달라지는 교육용 감사를 수행합니다.

점 하나를 비교할 때 좋은 그래프가 평균 비교에도 좋을까?

점 하나를 비교할 때 좋은 그래프가 평균 비교에도 좋을까?의 질문, 방법, 결과와 적용 범위를 세 단계 카드로 정리한 교육용 도식