Measuring delay discounting in a crowdsourced sample: An exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
Delay discounting is a measure of preferences for smaller immediate rewards over larger delayed rewards. Discounting has been assessed in many ways; these methods have variably and inconsistently involved measures of different lengths (single vs. multiple items), forced-choice methods, self-report methods, online and laboratory assessments, monetary and non-monetary compensation. The majority of these studies have been conducted in laboratory settings. However, over the past 20 years, behavioral data collection has increasingly shifted online. Usually, these experiments involve completing short tasks for small amounts of money, and are thus qualitatively different than experiments in the lab, which are typically more involved and in a strongly controlled environment. The present study aimed to determine how to best measure future discounting in a crowdsourced sample using three discounting measures (a single shot measure, the 27-item Kirby Monetary Choice Questionnaire, and a one-time Matching Task). We examined associations of these measures with theoretically related variables, and assessed influence of payment on responding. Results indicated that correlations between the discounting tasks and conceptually related measures were smaller than in prior laboratory experiments. Moreover, our results suggest providing monetary compensation may attenuate correlations between discounting measures and related variables. These findings suggest that incentivizing discounting measures changes the nature of measurement in these tasks.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».