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Enregistrement W2949281652 · doi:10.3389/fpsyg.2019.01426

The Ubiquity of Cross-Domain Thinking in the Early Phase of the Creative Process

2019· article· en· W2949281652 sur OpenAlexafffund
Victoria S. Scotney, Sarah Weissmeyer, Nicole Carbert, Liane Gabora

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCreativity in Education and Neuroscience
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCreativityProcess (computing)Domain (mathematical analysis)PsychologyCreative briefCreativity techniqueCreative workProduct (mathematics)Cognitive scienceCognitive psychologySocial psychologyComputer scienceVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To what extent are creative processes in one domain (e.g., technology) affected by information from other domains (e.g., music)? While some studies of professional creators suggest that creative abilities are domain-specific, other studies suggest that creative avocations stimulate creativity. The latter is consistent with the predictions of the honing theory of creativity, according to which the iterative process culminating in a creative work is made possible by the self-organizing nature of a conceptual network, or worldview, and its innate holistic tendency to minimize inconsistency. As such, the creative process is not restricted to the creative domain; influences from domains other than that of the final product are predicted to impact the creative process and its outcome. To assess the prevalence of cross-domain influences on creativity we conducted two studies: one with creative experts, and one with undergraduate students from diverse academic backgrounds. Participants listed both their creative outputs, and the influences (sources of inspiration) associated with each of these outputs. In both studies, cross-domain influences on creativity were found to be widespread, and indeed more frequent than within-domain sources of inspiration. Thus, examination of the inputs to, rather than the outputs of, creative tasks supported the prediction of honing theory that cross-domain influences are a ubiquitous component of the creative process.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,401 · 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.

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

Citations38
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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