Sex differences in tests of mental rotation: Direct manipulation of strategies with eye-tracking.
Notice bibliographique
Résumé
We conducted what is likely the first large-scale comprehensive eye tracking investigation of the cognitive processes involved in the psychometric mental rotation task with three experiments comparing the performance of men and women on tests of mental rotation with blocks and human figures as stimuli. In all 3 experiments, men achieved higher mean accuracy than women on both tests and all participants showed improved performance on the human figures compared with the blocks. Experiment 1 used a moving window paradigm to elicit a piecemeal processing strategy, whereas Experiment 2 utilized that approach to encourage a holistic processing strategy. In these 2 experiments the pattern of eye fixations suggested that differences in processing between blocks and human figures can be accounted for by the greater difficulty of rotating block compared with human figures. Results also produced little support for the hypothesis that men favor a holistic strategy whereas women favor a piecemeal approach. In addition, these experiments did not support the notion that using human figures as stimuli promotes a holistic strategy whereas block figures invoke a piecemeal strategy. As a follow up, in Experiment 3 we used a free viewing procedure and examined 4 possible explanations of sex differences in mental rotation predicting different patterns of eye tracking (cognitive processing style, leaping, ocular efficiency) or offline processing (working memory). Results provided partial support for variations of the cognitive processing style hypotheses. The implications for common explanations of sex differences in mental rotation are discussed. (PsycInfo Database Record (c) 2020 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 | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,003 | 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 ».