Effect of Feedback Mode and Task Difficulty on Quality of Timing Decisions in a Zero-Sum Game
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective was to investigate the interaction between the mode of performance outcome feedback and task difficulty on timing decisions (i.e., when to act). BACKGROUND: Feedback is widely acknowledged to affect task performance. However, the extent to which feedback display mode and its impact on timing decisions is moderated by task difficulty remains largely unknown. METHOD: Participants repeatedly engaged a zero-sum game involving silent duels with a computerized opponent and were given visual performance feedback after each engagement. They were sequentially tested on three different levels of task difficulty (low, intermediate, and high) in counterbalanced order. Half received relatively simple "inside view" binary outcome feedback, and the other half received complex "outside view" hit rate probability feedback. The key dependent variables were response time (i.e., time taken to make a decision) and survival outcome. RESULTS: When task difficulty was low to moderate, participants were more likely to learn and perform better from hit rate probability feedback than binary outcome feedback. However, better performance with hit rate feedback exacted a higher cognitive cost manifested by higher decision response time. CONCLUSION: The beneficial effect of hit rate probability feedback on timing decisions is partially moderated by task difficulty. APPLICATION: Performance feedback mode should be judiciously chosen in relation to task difficulty for optimal performance in tasks involving timing decisions.
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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 | 0,002 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».