Scarcity biases attention to motivationally relevant distractors
Notice bibliographique
Résumé
Individuals experiencing resource scarcity often demonstrate cognitive and behavioral impairments that can further perpetuate scarcity. Here we examine an attentional mechanism to explain these impairments under scarcity. In an eyetracking experiment (N=210), participants were randomly assigned with a time budget (5 minutes in the poor condition, 20 minutes in the rich condition) to complete a set of Raven's Progressive Matrices and earn as many points as possible. In each trial, one matrix was presented in the center of the screen, and the time remaining and the current trial number were displayed in the periphery. To measure attention, we tracked gaze dwell time and fixations throughout the experiment. Consistent with previous findings, participants in the poor condition had a lower accuracy on Raven's Matrices than those in the rich condition, demonstrating cognitive impairment under scarcity. Importantly, we found that participants in the rich condition spent proportionally longer dwell time on the Raven's Matrices per trial than the poor participants, showing enhanced attentional focus on the task. On the other hand, the poor participants spent proportionally longer dwell time on the current trial number and the time remaining in the periphery. Their eye gaze also showed greater deviations from the matrix at the center. These results suggest that the poor participants spent less time on the focal task, and instead attended to motivationally relevant distractors such as the time remaining and the current trial number in order to keep track of their progress within a limited time budget. The current study provides a new attentional account for the cognitive impairments and counterproductive behaviors under scarcity. Specifically, scarcity draws attention away from the focal task to peripheral distractors that depict the amount of resources available. These findings have important implications for interventions to alleviate the cognitive tax of scarcity. Meeting abstract presented at VSS 2018
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».