A Comprehensive Dataset for Investigating the Structure of Self-Bias
未评分
来源：
Nature
关键字：
AI brain science
发布时间：
2025-11-06 23:33
摘要：
该研究提供了一个全面的数据集，旨在探讨自我偏见的结构，涵盖了认知、社会和经济决策领域的多种表现形式。数据集包含134名参与者在10个经典自我偏见范式下的逐试数据，能够帮助研究者阐明自我偏见的潜在机制，并探讨个体差异如何影响自我偏见的表现。
原文：
查看原文
价值分投票
评分标准
新闻价值分采用0-10分制，综合考虑新闻的真实性、重要性、时效性、影响力等多个维度。
评分越高，表示该新闻的价值越大，越值得关注。
价值维度分析
domain_focus
0.0分+不属于医疗健康、生命科学领域
business_impact
0.0分+无商业影响
scientific_rigor
1.5分+有具体实验数据、临床前试验结果
timeliness_innovation
0.0分+无创新性，常规报道
investment_perspective
0.0分+不属于早期阶段
market_value_relevance
0.0分+非治疗相关或极小众应用
team_institution_background
0.0分+背景不明
technical_barrier_competition
0.0分+无技术壁垒、红海市场
拒绝原因
不属于医疗健康、生命科学领域
真实性检查
否
AI评分总结
该研究提供了一个全面的数据集，旨在探讨自我偏见的结构，涵盖了认知、社会和经济决策领域的多种表现形式。数据集包含134名参与者在10个经典自我偏见范式下的逐试数据，能够帮助研究者阐明自我偏见的潜在机制，并探讨个体差异如何影响自我偏见的表现。