Four converging measures of temporal discounting and their relationships with intelligence, executive functions, thinking dispositions, and behavioral outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Temporal discounting is the tendency to devalue temporally distant rewards. Past studies have examined the k-value, the indifference point, and the area under the curve as dependent measures on this task. The current study included these three measures and a fourth measure, called the interest rate total score, which differentiated good from poor choices. The interest rate total score was based on scoring only those items in which the delayed choice should be preferred given the expected return based on simple interest rates. In addition, associations with several individual difference measures were examined including intelligence, executive functions (inhibition, working memory, and set-shifting), thinking dispositions [Need for Cognition and Consideration of Future Consequences (CFCs)] and engagement in substance use and gambling behavior. A staircase temporal discounting task was examined in a sample of 99 university students. Replicating previous studies, temporal discounting increased with longer delays to reward and decreased with higher reward magnitudes. A hyperbolic function accounted for more variance in temporal discounting than an exponential function. Reaction time at the indifference point was significantly longer than at the other choice points. The four dependent measures of temporal discounting were all significantly correlated and were also significantly associated with our individual difference measures. That is, the tendency to wait for a larger delayed reward on all of the temporal discounting measures was associated with higher intelligence, higher executive functions, and more CFCs. Associations between our measures of temporal discounting and outcomes related to substance use and gambling behavior were modest in our university sample.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».