Measuring the Switch Cost of Smartphone Use While Walking
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a study protocol to measure the task-switching cost of using a smartphone while walking. This method involves having participants walk on a treadmill under two experimental conditions: a control condition (i.e., simply walking) and a multitasking condition (i.e., texting while walking). During these conditions, the participants must switch between the tasks related to the experimental condition and a direction determining task. This direction task is done with a point-light walker figure, seemingly walking towards the left or the right of the participant. Performance on the direction task represents the participant's task-switching costs. There were two performance measures: 1) correct identification of the direction and 2) response time. EEG data are recorded in order to measure the alpha oscillations and cognitive engagement occurring during the task switch. This method is limited in its ecological validity: pedestrian environments have many stimuli occurring simultaneously and competing for attention. Nonetheless, this method is appropriate for pinpointing task-switching costs. The EEG data allow the study of the underlying mechanisms in the brain that are related to differing task-switching costs. This design allows the comparison between task switching when doing one task at a time, as compared to task switching when multitasking, prior to the stimulus presentation. This allows understanding and pinpointing both the behavioral and neurophysiological impact of these two different task-switching conditions. Furthermore, by correlating the task-switching costs with the brain activity, we can learn more about what causes these behavioral effects. This protocol is an appropriate base for studying the switching cost of different smartphone uses. Different tasks, questionnaires, and other measures can be added to it in order to understand the different factors involved in the task-switching cost of smartphone use while walking.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».