On the origins of logarithmic number-to-position mapping.
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
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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 | 0,002 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».