MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1986362145 · doi:10.3389/fpsyg.2014.00841

Effects of distraction on memory and cognition: a commentary

2014· article· en· W1986362145 sur OpenAlexaff
Fergus I. M. Craik

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensBaycrest Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistractionPsychologyCognitive psychologyCognitionRecallTask (project management)Neuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This commentary is a review of the findings and ideas reported in the preceding nine articles on the effects of distraction on aspects of cognitive performance. The articles themselves deal with the disruptive effects of distraction on recall of words, objects and events, also on visual processing, category formation and other cognitive tasks. The commentary assesses the part played by "domain-general" suppression of distracting information and the "domain-specific" competition arising when tasks and distraction involve very similar material. Some forms of distraction are meaningfully relevant to the ongoing task, and Treisman's (1964) model of selective attention is invoked to provide an account of findings in this area. Finally, individual differences to vulnerability to distraction are discussed; older adults are particularly affected by distracting stimuli although the failure to repress distraction can sometimes prove beneficial to later cognitive performance.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,010
Communication savante0,0040,010
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0360,037
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations81
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in PsychologyMême sujetMemory Processes and InfluencesTravaux en français237 207