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Enregistrement W2150148211 · doi:10.1037/a0020556

Disentangling stability, variability and adaptability in human performance: Focus on the interplay between local variance and serial correlation.

2010· article· en· W2150148211 sur OpenAlexaff
Kjerstin Torre, Ramesh Balasubramaniam

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Human Perception & Performance · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdaptabilityVariance (accounting)CorrelationStability (learning theory)AutocorrelationAdaptation (eye)Noise (video)EconometricsStatisticsPsychologyMathematicsStatistical physicsComputer scienceBiologyArtificial intelligencePhysicsEconomicsEcologyNeuroscienceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We address the complex relationship between the stability, variability, and adaptability of psychological systems by decomposing the global variance of serial performance into two independent parts: the local variance (LV) and the serial correlation structure. For two time series with equal LV, the presence of persistent long-range correlations (or 1/ƒ β noise) increases the global variance. We hypothesized that a coadjustment between these two determinants of variability constitutes a resource for adaptive systems whose appropriate functioning under critical conditions requires the outcome variance to be limited. To test this hypothesis, we looked at the bimanual coordination dynamics at comfortable (stable) and critical (close to phase transition) frequencies. Results showed that a negative correlation appeared gradually as the theoretical stability of coordination modes decreased and reached significance only in the critical condition. We propose that the emergence of a mutual adjustment between LV and serial correlations might be an indicator of effective adaptation to stabilize behavior.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,371 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations32
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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