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Enregistrement W1997929878 · doi:10.1037/h0087328

Executive control in set switching: Residual switch cost and task-set inhibition.

2000· article· en· W1997929878 sur OpenAlexaff
Katherine D. Arbuthnott, Janis Frank

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Experimental Psychology/Revue canadienne de psychologie expérimentale · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTask switchingTask (project management)Set (abstract data type)CategorizationPsychologyCognitive flexibilityResidualWorking memoryProcess (computing)GeneralityCognitionCognitive psychologyComputer scienceNeuroscienceArtificial intelligenceEngineeringAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Executive processes necessary for flexibly switching between different tasks were studied using a set switching paradigm that requires participants to rapidly switch between different tasks across consecutive trials. Switch cost reflects poorer performance for task-switch trials than for consecutive same-task trials. Significant switch cost was observed even with considerable preparation time before a task-switch, an effect known as residual switch cost. This study tested the hypothesis that one process underlying residual switch cost is inhibition of the previous task-set. We used semantic categorization tasks to compare switch cost between alternating task series (ABA) and nonalternating series (ABC) in order to test the generality of a task-set inhibition effect previously observed with perceptual judgment tasks (Mayr & Keele, in press). The results yielded significant switch cost only for alternating tasks, in both response times and errors resulting from performance of the wrong task. Thus, resolving inhibition associated with previously abandoned task-sets may be the main process underlying residual switch costs, suggesting that task-set inhibition is an important executive control process.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeObservationnel
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

Citations155
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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