The Mechanisms and Boundary Conditions of the Einstellung Effect in Chess: Evidence from Eye Movements
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
In a wide range of problem-solving settings, the presence of a familiar solution can block the discovery of better solutions (i.e., the Einstellung effect). To investigate this effect, we monitored the eye movements of expert and novice chess players while they solved chess problems that contained a familiar move (i.e., the Einstellung move), as well as an optimal move that was located in a different region of the board. When the Einstellung move was an advantageous (but suboptimal) move, both the expert and novice chess players who chose the Einstellung move continued to look at this move throughout the trial, whereas the subset of expert players who chose the optimal move were able to gradually disengage their attention from the Einstellung move. However, when the Einstellung move was a blunder, all of the experts and the majority of the novices were able to avoid selecting the Einstellung move, and both the experts and novices gradually disengaged their attention from the Einstellung move. These findings shed light on the boundary conditions of the Einstellung effect, and provide convergent evidence for Bilalić, McLeod, & Gobet (2008)'s conclusion that the Einstellung effect operates by biasing attention towards problem features that are associated with the familiar solution rather than the optimal solution.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle