Motivation, intentionality, and mind wandering: Implications for assessments of task-unrelated thought.
Notice bibliographique
Résumé
Researchers of mind wandering frequently assume that (a) participants are motivated to do well on the tasks they are given, and (b) task-unrelated thoughts (TUTs) that occur during task performance reflect unintentional, unwanted thoughts that occur despite participants' best intentions to maintain task-focus. Given the relatively boring and tedious nature of most mind-wandering tasks, however, there is the possibility that some participants have little motivation to do well on such tasks, and that this lack of motivation might in turn result in increases specifically in intentional TUTs. In the present study, we explored these possibilities, finding that individuals reporting lower motivation to perform well on a sustained-attention task reported more intentional relative to unintentional TUTs compared with individuals reporting higher motivation. Interestingly, our results indicate that the extent to which participants engage in intentional versus unintentional TUTs does not differentially relate to performance: both types of off-task thought were found to be equally associated with performance decrements. Participants with low levels of task-motivation also engaged in more overall TUTs, however, and this increase in TUTs was associated with greater performance decrements. We discuss these findings in the context of the literature on mind wandering, highlighting the importance of assessing the intentionality of TUTs and motivation to perform well on tasks assessing mind wandering.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».