Visual working memory for negative events is weakened by alternation between event types during judgments of trends.
Notice bibliographique
Résumé
In order to effectively assess trends in the severity of a problem, we must often integrate working memory representations of several types of event. Alternating between different event types may cause them to seem less salient in memory, leading to an overly optimistic view of a given trend. We tested this possibility in a visual task portraying a series of events related to the success of orchard crops over time. Each scenario in our task portrayed one decade worth of crops. Each “year”, an icon was presented depicting either a healthy crop, a mild mold or insect infestation, a moderate infestation, or a severe infestation. In one condition, we structured the presentation order such that crop events of the same type occurred in sequence (e.g. mild mold, mild mold, moderate mold, healthy, mild insects, mild insects, moderate insects). Each “decade” in which crop events were grouped by type (the grouped condition) involved a different sequence – thus there was no statistical pattern to learn. In the ungrouped condition, the order of crop events within a decade was randomized (e.g. mild insects, mild mold, moderate insects, mild insects, healthy, moderate mold, mild mold). Participants were trained on four example scenarios depicting ‘normal’ frequencies for each type and severity of crop infestation within a decade. Next, following each decade in the main task, they rated the extent to which the crops had been better or worse than ‘normal’. Participants were generally biased towards judging a decade worth of crops as better than it actually was. They also made a more optimistic rating of the crops in the ungrouped condition than the grouped one. This demonstrates how switching attention between different types of symptoms or signs of a problem can cause us to be blind to the severity of that problem. Meeting abstract presented at VSS 2015
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».