The art of planning ahead: When do we prepare for the future and when is it effective?
Notice bibliographique
Résumé
Preparing for the future during ongoing activities is an essential skill. Yet it is currently unclear to what extent we can prepare for the future in parallel with another task. In two experiments, we investigated how characteristics of a present task influenced whether and when participants prepared for the future, as well as its usefulness. We focused on the influence of concurrent working memory load, assuming that working memory would interfere most strongly with preparation. In both experiments, participants performed a novel sequential dual-task paradigm, in which they could voluntarily prepare for a second task while performing a first task. We identified task preparation by means of eye tracking, by detecting when participants switched their gaze to information about the second task while performing the first task. The results showed that participants prepared, but also that there were large individual differences in how often they did so. When participants prepared, it was productive, as evidenced by faster RTs on the second task and only a small cost to the present task. The probability of preparation and its productiveness decreased with increases in the difficulty of the first task. In particular, we found that working memory load from the first task interfered with preparation. We conclude from our study that people can productively prepare for the future while performing an ongoing task, and that it is possible to track this preparation process empirically. In addition, we conclude that working memory resources play an important role in task preparation. (PsycInfo Database Record (c) 2021 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 | 0,002 | 0,017 |
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».