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Enregistrement W3191664884 · doi:10.1177/17470218211040724

To organise or not to organise? Understanding search strategy preferences using Lego building blocks

2021· article· en· W3191664884 sur OpenAlexafffund
Mona J. H. Zhu, Evan F. Risko

Notice bibliographique

RevueQuarterly Journal of Experimental Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpatial Cognition and Navigation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésTask (project management)PreferenceSet (abstract data type)Context (archaeology)CognitionPsychologyCognitive psychologySpatial cognitionSocial psychologyComputer scienceGeographyManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Humans routinely organise or reconfigure the environment as part of their everyday activities, such as placing a set of keys in a designated location to reduce the need to remember its location. This type of spatial organisation is widely thought to reduce both the physical and cognitive demands of a task to allow individuals to perform tasks more easily. Although spatial organisation can be a useful strategy when searching for items in the environment, individuals do not always choose to utilise these organisational strategies when carrying out everyday tasks. Across three experiments, we examined individuals' preference for spatial organisation in the context of a real-world search task, and the degree to which individuals engaged in time- and effort-based cost-benefit analysis to inform whether to choose between an organisation-based or non-organisation-based search strategy. We found that individuals' strategy preferences could be explained by the perceived task time associated with each strategy, but not perceived task effort. However, even statistically controlling for relative perceived task time or reported effort, participants showed a strong systematic preference against organisation prior to engaging in the task, and, post-task, a strong preference towards organisation. Implications for understanding individuals' use of spatial organisation are discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
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