Notice bibliographique
Résumé
We examined the characteristics of endogenous exploratory behaviors in a generalized search task in which guidance signals (e.g., landmarks, semantics, visual saliency, layout) were limited or precluded. Individuals looked for the highest valued cell in an array and were scored on the quality of the best value they could find. Exploration was guided only by the cells that had been previously examined, and the value of this guidance was manipulated by adjusting spatial autocorrelation to produce relatively smooth and rough landscapes-that is, arrays in which nearby cells had unrelated values (low correlation = rough) or similar values (high correlation = smooth). For search in increasingly rough as compared with smooth arrays, we found reduced performance despite increased sampling and increased time spent searching after revelation of a searcher's best cell. Spatially, sampling strategies tended toward more excursive, branching, and space-filling patterns as correlation decreased. Using a novel generalized-recurrence analysis, we report that these patterns reflect an increase in systematic search paths, characterized by regularized sweeps with localized infilling. These tendencies were likewise enhanced for high-performance as compared with low-performance participants. The results suggest a trade-off between guidance (in smooth arrays) and systematicity (in rough arrays), and they provide insight into the particular strategic approaches adopted by searchers when exogenous guiding information is minimized.
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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 | 0,002 |
| 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 ».