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Enregistrement W2171822968 · doi:10.1002/acp.1814

Everyday Attention: Variation in Mind Wandering and Memory in a Lecture

2011· article· en· W2171822968 sur OpenAlexafffund
Evan F. Risko, Nicola Anderson, Amara Sarwal, Megan J. Engelhardt, Alan Kingstone

Notice bibliographique

RevueApplied Cognitive Psychology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMind wandering and attention
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKillam Trusts
Mots-clésMind-wanderingPsychologyContext (archaeology)Cognitive psychologyTask (project management)Variation (astronomy)CognitionDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Understanding the factors underlying variation in attentional state is critical in a number of domains. Here, we investigate the relation between time on task and mind wandering (i.e., a state of decoupled attention) in the context of a lecture. Lectures are the primary means of knowledge transmission in post secondary education rendering an understanding of attentional variations in lectures a pressing practical concern. We report two experiments wherein participants watched a video recorded lecture either alone (Experiment 1) or in a classroom context (Experiment 2). Participants responded to mind wandering probes at various times in the lecture in an effort to track variations in mind wandering over time. In addition, following the lecture, memory for the lecture material was tested. Results demonstrate that in a lecture mind wandering increases with time on task and memory for the lecture material decreases. In addition, there was a significant relation between mind wandering and memory for lecture material. Theoretical and practical applications of the present results are discussed. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,010
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations444
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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