Plinko: A spatial probability task to measure learning and updating.
Notice bibliographique
Résumé
Research has demonstrated that humans efficiently learn the statistics of their visual environment (e.g., Fiser & Aslin, 2001). Typical studies present participants with series of events and ask them to predict which event will occur on specific trials. Responses are then aggregated over bins of trials to represent a probability distribution of participant predictions. Although informative, these tasks provide limited information about how participant expectations evolve over the course of a task. We present a novel spatial probability task that attempts to overcome this limitation. Based on the game Plinko (the modern incarnation of Galtons Bean Machine), participants view balls that drop through pegs and land in slots. On every trial, participants are asked to estimate how likely a ball will fall in each slot. Participants adjust a cup or bars under the slots to represent their likelihood estimations. We exposed participants to four distinct distributions of ball drops and measured how accurately they could represent each distribution (Experiment 1) and shift from one distribution to the next (Experiment 2). Rather than representing participant expectations by building probability distributions over multiple trials, our measures provide a probability distribution on each trial of the task. Participants managed to use the cup to accurately track the mean and variance of each distribution by adjusting the cups center position and width throughout the task. Participants were also efficient at using the bars, matching the computers distributions with an average accuracy of 80%. Participants also managed to effectively shift from one distribution to the next using either the cup or bars, and this without being made explicitly aware that any changes would occur. These results suggest that our task provides an effective measure of spatial probability learning while also providing a rich representation of changes in participant predictions over the course of the task. Meeting abstract presented at VSS 2014
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».