Distributed metacognition: Increased bias and deficits in metacognitive sensitivity when retrieving information from the internet.
Notice bibliographique
Résumé
Our metacognitive ability to monitor and evaluate our cognitive performance is central to efficient and adaptive behaviors. Research investigating this ability has focused largely on tasks that rely exclusively on internal processes (e.g., memory). However, our dayto-day cognitive activities often consist of the mixes of internal and external processes. In the present investigation, we expand research on metacognition to this distributed domain. We examined participantsâ ability to accurately monitor their performance in a knowledge retrieval task when they were required to rely on only their internal knowledge and when required to rely on both internal knowledge and utilizing the internet. One hundred and ninety-four participants completed an online study consisting of answering general knowledge questions. Individuals were also randomly assigned to provide accuracy judgments either prospectively or retrospectively. Results revealed metacognitive bias (i.e., overconfidence) increased when using the internet and when making retrospective judgments. Metacognitive sensitivity was also worse when using the internet, especially when individuals made prospective judgments about what their performance would be. Furthermore, metacognitive bias was positively related across the internal knowledge and internet conditions. These results provide the beginnings of an understanding of metacognition and behavior in distributed cognitive contexts involving the internet.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».