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Enregistrement W1980889629 · doi:10.1177/1745691612456044

The Unengaged Mind

2012· article· en· W1980889629 sur OpenAlexaff
John D. Eastwood, Alexandra Frischen, M. Fenske, Daniel Smilek

Notice bibliographique

RevuePerspectives on Psychological Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMind wandering and attention
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of WaterlooYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoredomFeelingPsychologyConceptualizationCognitive psychologyArousalLow arousal theoryCognitionExistentialismSocial psychologyCognitive scienceEpistemologyComputer scienceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our central goal is to provide a definition of boredom in terms of the underlying mental processes that occur during an instance of boredom. Through the synthesis of psychodynamic, existential, arousal, and cognitive theories of boredom, we argue that boredom is universally conceptualized as "the aversive experience of wanting, but being unable, to engage in satisfying activity." We propose to map this conceptualization onto underlying mental processes. Specifically, we propose that boredom be defined in terms of attention. That is, boredom is the aversive state that occurs when we (a) are not able to successfully engage attention with internal (e.g., thoughts or feelings) or external (e.g., environmental stimuli) information required for participating in satisfying activity, (b) are focused on the fact that we are not able to engage attention and participate in satisfying activity, and (c) attribute the cause of our aversive state to the environment. We believe that our definition of boredom fully accounts for the phenomenal experience of boredom, brings existing theories of boredom into dialogue with one another, and suggests specific directions for future research on boredom and attention.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations893
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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