Intentional binding as Bayesian cue combination: Testing predictions with trait individual differences.
Notice bibliographique
Résumé
We investigated differences in intentional binding in high and low hypnotizable groups to explore two questions relating to (a) trait differences in the availability of motor intentions to metacognitive processes and (b) a proposed cue combination model of binding. An experience of involuntariness is central to hypnotic responding and may arise from strategically being unaware of one's intentions. Trait differences in the ability to respond to hypnotic suggestion may reflect differing levels of access to motor intentions. Intentional binding refers to the subjective compression of the time between an action and its outcome, indicated by a forward shift in the judged time of an action toward its outcome (action binding) and the backward shift of an outcome toward a causal action (outcome binding). Intentional binding is sensitive to intentional action without requiring explicit reflection upon agency. One way of explaining the sensitivity of intentional binding is to see it as a simple case of multisensory cue combination in which awareness of intentions increases knowledge of the timing of actions. Here we present results consistent with such a mechanism. In a contingent presentation of action and outcome events, low hypnotizable had more precise timing judgments of actions and also showed weaker action binding than highs. These results support the theory that trait hypnotizability is related to access to information related to motor intentions, and that intentional binding reflects the Bayesian combination of cross-modal cues. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved).
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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 | 0,004 | 0,024 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».