On the origins of logarithmic number-to-position mapping.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The number-to-position task, in which children and adults are asked to place numbers on a spatial number line, has become a classic measure of number comprehension. We present a detailed experimental and theoretical dissection of the processing stages that underlie this task. We used a continuous finger-tracking technique, which provides detailed information about the time course of processing stages. When adults map the position of 2-digit numbers onto a line, their final mapping is essentially linear, but intermediate finger location show a transient logarithmic mapping. We identify the origins of this log effect: Small numbers are processed faster than large numbers, so the finger deviates toward the target position earlier for small numbers than for large numbers. When the trajectories are aligned on the finger deviation onset, the log effect disappears. The small-number advantage and the log effect are enhanced in dual-task setting and are further enhanced when the delay between the 2 tasks is shortened, suggesting that these effects originate from a central stage of quantification and decision making. We also report cases of logarithmic mapping-by children and by a brain-injured individual-which cannot be explained by faster responding to small numbers. We show that these findings are captured by an ideal-observer model of the number-to-position mapping task, comprising 3 distinct stages: a quantification stage, whose duration is influenced by both exact and approximate representations of numerical quantity; a Bayesian accumulation-of-evidence stage, leading to a decision about the target location; and a pointing stage. (PsycINFO Database Record
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 découle