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Enregistrement W2906032390 · doi:10.5964/jnc.v4i3.138

Cardinal and ordinal aspects of finger-counting habits predict different individual differences in embodied numerosity

2018· article· en· W2906032390 sur OpenAlexaff
Kyle Morrissey, Darcy Hallett

Notice bibliographique

RevueJournal of Numerical Cognition · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCognitive and developmental aspects of mathematical skills
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNumerosity adaptation effectEmbodied cognitionTask (project management)Construct (python library)Affect (linguistics)Numerical cognitionComputer scienceCognitive psychologyArtificial intelligencePsychologyStatisticsMathematicsCommunicationPerceptionCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hand with which one starts to count has been shown repeatedly to influence numerical performance. However, methods vary greatly in how researchers determine starting hand. As such, it is impossible to say whether starting hand reflects one construct that is being differently measured, or if these methods reflect different constructs. To investigate these possibilities, we employed a binary magnitude comparison task known to elicit spatial-numerical biases and embodied number magnitude effects, as well as both cardinal and ordinal assessments of starting hand. In addition to this, we further examined whether being made aware of one’s finger-counting habits prior to the numerical task (through a finger-counting inventory) may alter performance during a spatial-numerical reaction-time task. Ordinal and cardinal starting hand classifications disagreed significantly in their classification of left vs. right-starters and predicted different aspects of numerical performance, which further interacted with procedure-order. The pattern of results suggest that 1) ordinal and cardinal aspects of finger-counting are dissociable and predict differing aspects of embodied numerosity, and 2) that assessing finger counting habits before performing a numerical task may affect performance on that task. Therefore, these methodological variations have important theoretical ramifications and need to be reported in greater detail in future work.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,246 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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