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Enregistrement W2380641440 · doi:10.1177/0031512516640676

Accuracy of Subjective Performance Appraisal is Not Modulated by the Method Used by the Learner During Motor Skill Acquisition

2016· article· en· W2380641440 sur OpenAlexaff
Jae T. Patterson, Matthew McRae, Sharon Lai

Notice bibliographique

RevuePerceptual and Motor Skills · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMotor Control and Adaptation
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTask (project management)Knowledge of resultsMotor skillMotor learningPsychologyTest (biology)Movement (music)Performance appraisalDreyfus model of skill acquisitionPhysical medicine and rehabilitationControl (management)Movement controlComputer scienceDevelopmental psychologyMedicineArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present experiment examined whether the method of subjectively appraising motor performance during skill acquisition would differentially strengthen performance appraisal capabilities and subsequent motor learning. Thirty-six participants (18 men and 18 women; M age = 20.8 years, SD = 1.0) learned to execute a serial key-pressing task at a particular overall movement time (2550 ms). Participants were randomly separated into three groups: the Generate group estimated their overall movement time then received knowledge of results of their actual movement time; the Choice group selected their perceived movement time from a list of three alternatives; the third group, the Control group, did not self-report their perceived movement time and received knowledge of results of their actual movement time on every trial. All groups practiced 90 acquisition trials and 30 no knowledge of results trials in a delayed retention test. Results from the delayed retention test showed that both methods of performance appraisal (Generate and Choice) facilitated superior motor performance and greater accuracy in assessing their actual motor performance compared with the control condition. Therefore, the processing required for accurate appraisal of performance was strengthened, independent of performance appraisal method.

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)0,012
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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