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Enregistrement W2165652372 · doi:10.1037/a0030825

Hysteresis affects approximate number discrimination in young children.

2012· article· en· W2165652372 sur OpenAlexfundno aff
Darko Odic, Howard S. Hock, Justin Halberda

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology General · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCognitive and developmental aspects of mathematical skills
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyPerceptionPsychophysicsCognitive psychologyContext (archaeology)Task (project management)Developmental psychologyCognitionTwo-alternative forced choiceAudiologySocial psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perceptual decisions are often affected not only by the evidence gathered during a trial but also by the history of preceding trials. This effect--termed perceptual hysteresis--provides evidence for how perceptual information is represented and how it is used. The present research focuses on how the difficulty of preceding trials affects subsequent ones--we find that how well 5-year-old children perform in a 2-alternative forced-choice numerical discrimination task depends on whether they have had a prior history of easier discriminations or a prior history of harder discriminations. Furthermore, this effect is modulated by the feedback children receive. In 3 experiments, we demonstrate that these effects are not related to practice or loss of interest due to negative feedback, or simply to trial difficulty or discriminability. Instead, children appear to have state-dependent confidence states such that prolonged experience making low-confidence decisions degrades performance, whereas prolonged experience making high-confidence decisions improves it. These results are discussed in the context of dynamical psychophysics, representations of confidence, and work on children's and adults' number perception abilities.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,342 · 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'étudeObservationnel
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

Citations126
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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