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Enregistrement W2782936485 · doi:10.31234/osf.io/q7s8u

What does (and should) "mind wandering" mean?

2017· preprint· en· W2782936485 sur OpenAlexaff
Paul Seli, David Maillet, Daniel L. Schacter, Michael J. Kane, Jonathan Smallwood, Jonathan W. Schooler, Daniel Smilek

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMind wandering and attention
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMind-wanderingCLARITYVariety (cybernetics)PsychologyContext (archaeology)Construct (python library)Cognitive psychologyEpistemologyField (mathematics)Cognitive scienceComputer scienceCognitionArtificial intelligenceHistoryPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, there has been a tremendous increase in the number of studies examining mind wandering, and research on the topic has spread widely across various domains of psychological research. As research on the topic of mind wandering has accelerated, the defining features of this conscious state have expanded, and researchers have begun to define mind wandering in conceptually and operationally different ways between – and sometimes even within – studies. Yet, despite clear differences in the definitions adopted, ‘mind wandering’ is often discussed in broad terms, and inferences drawn by researchers are rarely constrained to their specific operational definitions. This practice produces a lack of clarity in our understanding of mind wandering, and it can lead to illusory inconsistencies in the literature. To minimize these problems, we propose that researchers adopt a family-resemblances approach to the investigation of mind wandering, which entails (a) treating mind wandering as a heterogeneous construct and (b) more clearly measuring and describing the specific aspects of the variety of mind wandering that researchers are attempting to investigate. To help move the field forward, we delineate a prototypical case of mind wandering in the broader context of related forms of thought, which should guide the use of the term in future research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0020,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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