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Enregistrement W2085019030 · doi:10.1080/14639220512331311562

The effect of variability in temporal information on the control of a dynamic task

2005· article· en· W2085019030 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueTheoretical Issues in Ergonomics Science · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensDefence Research and Development CanadaUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistère de la Défense Nationale
Mots-clésTask (project management)Control (management)Computer scienceTemporal difference learningUncertainty analysisTemporal databaseSensitivity analysisArtificial intelligenceData miningSimulationEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study is about the effect of temporal uncertainty on the control of a dynamic task. Two types of temporal uncertainty are defined: Data Uncertainty (DU), the variability in temporal information, and Knowledge Uncertainty (KU), the complexity in the temporal structure of a situation. The effect of temporal data uncertainty on the control of a dynamic task with high knowledge temporal uncertainty is tested experimentally. Fifty-seven participants practiced the computerized game ‘Save the Whale’, with three levels of data uncertainty about the moment of occurrence of critical events, DU0, DU1 and DU2. Results show that performance is better in the DU0 than in the other two conditions, which do not differ from each other. The performance improves with practice at the same rate, regardless of the level of uncertainty. It is also shown that the control strategies reported by the participants become more variable with an increase in uncertainty. It is concluded that temporal data uncertainty does not limit temporal pattern learning.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,862
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,297 · 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