Motor Performance in the Context of Externally-imposed Payoffs
Notice bibliographique
Résumé
Humans need to rapidly select movements that achieve their goal while avoiding negative outcomes. The processes leading to these decisions have only recently been studied. In the typical paradigm used to gain insight into the decision process, participants aim to a target circle that is overlapped by a penalty circle. They receive 100 points for hitting the target, and lose points for hitting the penalty region. Previous research has shown that participants generally behave like a rational decision maker by adapting their endpoint when the distance between the target and penalty circle and the penalty value changes (although some suboptimal selection has been noted). The overall purpose of the research reported in the present thesis was to determine if there are contexts when participants’ behaviour is suboptimal in a rapid, motor decision making tasks. Taken together, the results from four studies showed that: 1) participants require experience and feedback to aim to optimal locations; 2) participants often aimed closer to target center than optimal; and, 3) probability (represented through spatial parameters) has more influence over participant’s motor decisions than does the value of the penalty. Therefore, participants’ actions do not necessarily conform to a rational model of decision making; rather, there are consistent biases arising in the selection, planning, and execution of actions in specific contexts. These findings and conclusions can lead to a more descriptive understanding of motor decision making to provide information that is in addition to prescriptive models of rational behaviour.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».