🎉 Thrilled to announce that the first project I worked on from start to finish in Zurich is now on bioRxiv! We show how risk preferences are fundamentally shaped by how we process choice variables, and how these can be measured in the parietal cortex.
https://t.co/qrTYXkv7Nh
📢 Preprint out! https://t.co/mr4JP3dPwA
What gives rise to probability weighting, a cornerstone of Prospect Theory?
We show it comes from the natural boundedness of probabilities + cognitive noise. Adding boundaries adds multiple distortions, across risky choice & perception.
@MBarrettoGarcia@RafaPolania@benmarkharvey@serge_dumoulin 9/ Want to dive deeper? Check out our preprint here:
https://t.co/qrTYXkv7Nh
And if you're interested in using (numerical) receptive fields and Bayesian model inversion in your own work, take a look at our Python package ‘braincoder’:
https://t.co/axwiViJQy6
🎉 Thrilled to announce that the first project I worked on from start to finish in Zurich is now on bioRxiv! We show how risk preferences are fundamentally shaped by how we process choice variables, and how these can be measured in the parietal cortex.
https://t.co/qrTYXkv7Nh
@MBarrettoGarcia@RafaPolania@benmarkharvey@serge_dumoulin 8/ This study was a lot of fun and is a great example of how computational models can bridge behavioral and neural data, giving us deeper insights into how the brain handles decision-making.
@MBarrettoGarcia@RafaPolania 3/ Building on this, we asked: What happens when one choice option is perceived more noisily than another? For example, when it's held in working memory, or when one pays less attention?
@JerryJHLee How can the performance of an complete outlier CV (CS degree from Stanford, three managing roles at major tech companies..) teach us anything about CVs of the 99.99% of us? This is like saying red cars are faster by measuring the speed of a red Ferrari.
@EJWagenmakers@EikoFried@lakens Zeker, maar we hebben het hier wel over de wetenschapssectie in een kwaliteitskrant. Het Midden-Oosten conflict is ook heel ingewikkeld, maar daarom hoeft een krant nog geen dingen op te schrijven die gewoon niet kloppen.
@nrc, hoe kunnen jullie in een artikel dat suggereert dat wetenschappers de p-waarde niet begrijpen *zo'n* evident verkeerde definitie van de p-waarde geven?
@EJWagenmakers , @EikoFried, @lakens wat vinden jullie hier nou van? Uiteraard mooi dat de NRC aandacht besteed aan de relevantie van statistische theorie, maar waarom gaat de uitleg aan 'de geinformeed leek' tóch eigenlijk áltijd fout?
De échte reden dat het vaak mis gaat is trouwens dat wetenschappers die p-waarden goed interpreteren veel minder vaak 'significante' resultaten vinden en dus consequent de wetenschap zijn uitgefilterd als "niet excellent genoeg" en nu iets buiten de wetenschap doen.