Judgements of effort as a function of post-trial versus post-task elicitation
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive effort is a central construct in our lives, yet our understanding of the processes underlying our perception of effort is limited. Performance is typically used as one way to assess effort in cognitive tasks (e.g., tasks that take longer are generally thought to be more effortful); however, Dunn and Risko reported a recent case where such "objective" measures of effort were dissociated from judgements of effort (i.e., subjective effort). This dissociation occurred when participants either made their judgements of effort after the task (i.e., reading stimuli composed of rotated words) or without ever performing the task. This leaves open the possibility that if participants made their judgements of effort more proximal to the actual experience of performing the task (e.g., right after a given trial) that these judgements might better correspond to putatively "objective" measures of effort. To address this question, we conducted two experiments replicating Dunn and Risko with additional probes for post-trial judgements of effort (i.e., a judgement of effort made right after each trial). Results provided some support for the notion that judgements of effort more closely follow reading times when made post-trial as opposed to post-task. Implications of the present work for our understanding of judgements of effort are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».