MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3186286161

Making Progress on the Effort Paradox: Progress Information Moderates Cognitive Demand Avoidance

2021· article· en· W3186286161 sur OpenAlexfundno aff
Sean Devine, A. Ross Otto

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueDecision-Making and Behavioral Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCognitionPsychologyCognitive psychologyStimulus (psychology)Task (project management)Information processingSocial psychologyEconomicsNeuroscience
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The law of least mental effort suggests that humans seek to minimize cognitive effort exertion. It is thought that we do so because effort is inherently aversive, playing the cost function in a cost-benefit analysis. However, this is not always the case: Some human activities are valued precisely because they are effortful. This dual nature of effort as valued and costly is known as the Effort Paradox. The question is therefore: what features differentiate an aversively effortful task from a valued one? In the current study, we explore how perceived progress might be one of these features. Across two experiments, we demonstrate that people willfully choose to engage in more demanding cognitive tasks when doing so yields telegraphed progress information. These results suggest that perceived progress may play a moderating role in cognitive effort aversion and hints at the possibility that progress itself may be an inherently valuable stimulus.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,709
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0130,009
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,007

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeScholarship (California Digital Library)Même sujetDecision-Making and Behavioral EconomicsTravaux en français237 207