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Enregistrement W2127028540 · doi:10.1177/1745691614556681

A Resource-Control Account of Sustained Attention

2015· review· en· W2127028540 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.

Notice bibliographique

RevuePerspectives on Psychological Science · 2015
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMind wandering and attention
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMind-wanderingTask (project management)Resource (disambiguation)PsychologyCognitive psychologyControl (management)Attentional controlReading (process)NoticeFunction (biology)Everyday lifeSocial psychologyCognitionComputer scienceEpistemologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Staying attentive is challenging enough when carrying out everyday tasks, such as reading or sitting through a lecture, and failures to do so can be frustrating and inconvenient. However, such lapses may even be life threatening, for example, if a pilot fails to monitor an oil-pressure gauge or if a long-haul truck driver fails to notice a car in his or her blind spot. Here, we explore two explanations of sustained-attention lapses. By one account, task monotony leads to an increasing preoccupation with internal thought (i.e., mind wandering). By another, task demands result in the depletion of information-processing resources that are needed to perform the task. A review of the sustained-attention literature suggests that neither theory, on its own, adequately explains the full range of findings. We propose a novel framework to explain why attention lapses as a function of time-on-task by combining aspects of two different theories of mind wandering: attentional resource (Smallwood & Schooler, 2006) and control failure (McVay & Kane, 2010). We then use our "resource-control" theory to explain performance decrements in sustained-attention tasks. We end by making some explicit predictions regarding mind wandering in general and sustained-attention performance in particular.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,946

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,316 · 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