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Enregistrement W3109996978 · doi:10.51656/psycause.v10i2.40769

Impulsivité et distractibilité : les conversations téléphoniques en arrière-plan sont-elles particulièrement dérangeantes ?

2020· article· fr· W3109996978 sur OpenAlexvenueno aff
Claudia Babin, Carole-Anne Boulet, Alex Pépin, Charlélie Bénard, François Vachon

Notice bibliographique

RevuePsycause revue scientifique étudiante de l École de psychologie de l Université Laval · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les différentes théories de l’impulsivité suggèrent que la présence plus prononcée de ce trait de personnalité est liée à une plus grande susceptibilité à la distraction. Une distractibilité accrue pourrait être particulièrement problématique dans les environnements caractérisés par la présence de bruits ambiants comme les bureaux à aire ouverte. La recherche montre notamment que les conversations en arrière-plan sont dérangeantes, plus spécifiquement les demilogues, ces conversations téléphoniques où un seul interlocuteur est entendu. Ainsi, la présente étude vise à vérifier si les individus plus impulsifs sont plus sensibles à l’effet de demilogue que ceux moins impulsifs. Pour ce faire, 60 adultes effectuent une tâche de bureau informatisée écologique en présence d’un demilogue, d’un dialogue (où les deux interlocuteurs peuvent être entendus) ou en silence. À l’aide de deux mesures auto-rapportées de l’impulsivité, les participants sont groupés selon leur niveau d’impulsivité : faible ou élevé. Les résultats montrent une diminution de la performance en présence de dialogue et de demilogue, sans égard au niveau d’impulsivité. La sensibilité à l’effet de demilogue n’est donc pas influencée par le niveau d’impulsivité. Ces résultats vont à l’encontre des théories existantes, remettant ainsi en question l’association entre impulsivité et distractibilité.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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