Shared mental models and intra-team psychophysiological patterns: a test of the juggling paradigm
Notice bibliographique
Résumé
We explored implicit coordination mechanisms underlying the conceptual notion of "shared mental models" (SMM) through physiological (i.e., breathing and heart rates) and affective-cognitive (i.e., arousal, pleasantness, attention, self-efficacy, other's efficacy) monitoring of two professional jugglers performing a real-time interactive task of increasing difficulty. There were two experimental conditions: "individual" (i.e., solo task) and "interactive" (i.e., two jugglers established a cooperative interaction by juggling sets of balls with each other). In both conditions, there were two task difficulties: "easy" and "hard." Descriptive analyses revealed that engaging in a dyadic cooperative motor task (interactive condition) required greater physiological effort (Median Cohen's d = 2.13) than performing a solo motor task (individual condition) of similar difficulty. Our results indicated a strong positive correlation between the jugglers' heart rate for the easy (r = .87) and hard tasks (r = .77). The relationship between the jugglers' breathing rate was significant for the easy task (r = .73) but non-significant for the hard task. The findings are interpreted based on research on SMM and Theory of Mind. Practitioners should advance the notion of "shared-regulation" in the context of team coordination through the use of biofeedback training.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».