The Effects of Individual Differences in Cognitive Styles on decision-Making Accuracy and Latency
Notice bibliographique
Résumé
How might individuals' typical decision-making styles affect the quality and latency of their decisions? In a first study, 48 adults completed three measures of cognitive styles, including the Personal Need for Structure and Personal Fear of Invalidity scales (PNS and PFI; Thompson, Naccarato, Parker, & Moskowitz, 2001), and the Need for Cognition scale (NFC; Cacioppo & Petty, 1982). Participants then completed three trials of a medium-fidelity simulation of a naval surveillance and threat assessment task called TITAN (i.e., "Team and Individual Threat Assessment Network") that required participants to evaluate seven pieces of information for potential targets displayed in a radar space (e.g., direction, speed, bearing, etc.). After reviewing the information for each target, participants submitted their threat assessment and were provided feedback about the degree of actual threat for the target. For each session, participants were instructed to clear the radar space of as many targets as possible within a 25-minute period and to perform this operation as accurately as possible. Results showed a significant decrease in processing time across trials. Higher NFC scores predicted a significantly smaller mean decision error across trials, and higher PNS scores predicted a greater mean decision error, although the latter effect failed to reach statistical significance. None of the cognitive styles scores had a significant main effect on the mean time spent processing TITAN targets. In Study 2, 80 Canadian Forces personnel completed the three cognitive styles measures and worked in four-person teams on TANDEM 11, a simulation similar to TITAN. Each team consisted of three subordinates who separately reviewed and integrated five pieces of complex information per target before forwarding their individual threat assessments to a team leader. The team leader then assessed the veridicality of the three assessments and integrated them into a final threat assessment for each7
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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 | 0,000 | 0,005 |
| 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 ».