MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2086036367 · doi:10.1037//0096-1523.26.6.1788

Expecting a break in time estimation: Attentional time-sharing without concurrent processing.

2000· article· en· W2086036367 sur OpenAlexaff
Claudette Fortin, Nathalie Massé

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Human Perception & Performance · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCued speechDuration (music)Time perceptionEstimationInterval (graph theory)Computer scienceAudiologySpeech recognitionPsychologyCognitionCognitive psychologyMathematicsEngineeringNeuroscienceMedicineAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interference from nontemporal processing on concurrent time estimation is usually attributed to disruption in timing caused by attentional requirements of nontemporal processing. Here, we examined interruption in timing without concurrent nontemporal processing. Empty breaks of various durations, during time-interval production, lengthened produced intervals. Moreover, an effect of break location was observed: Intervals lengthened proportionally to prebreak duration. When cued and uncued uninterrupted trials were introduced, the lengthening was proportional to the duration for which a break was expected. It was concluded that attentional time-sharing between time estimation and expectation of its interruption contributed to the interference effect in time-estimation research, independently of any concurrent processing requirements during time estimation.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,327 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations72
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Experimental Psychology Human Perception & PerformanceMême sujetNeuroscience and Music PerceptionTravaux en français237 207