More than skin deep: about the influence of self-relevant avatars on inhibitory control
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
One important aspect of cognitive control is the ability to stop a response in progress and motivational aspects, such as self-relevance, which may be able to influence this ability. We test the influence of self-relevance on stopping specifically if increased self-relevance enhances reactive response inhibition. We measured stopping capabilities using a gamified version of the stop-signal paradigm. Self-relevance was manipulated by allowing participants to customize their game avatar (Experiment 1) or by introducing a premade, self-referential avatar (Experiment 2). Both methods create a motivational pull that has been shown to increase motivation and identification. Each participant completed one block of trials with enhanced self-relevance and one block without enhanced self-relevance, with block order counterbalanced. In both experiments, the manipulation of self-relevance was effective in a majority of participants as indicated by self-report on the Player-Identification-Scale, and the effect was strongest in participants that completed the self-relevance block first. In those participants, the degree of subjectively experienced that self-relevance was associated with improvement in stopping performance over the course of the experiment. These results indicate that increasing the degree to which people identify with a cognitive task may induce them to exert greater, reactive inhibitory control. Consequently, self-relevant avatars may be used when an increase in commitment is desirable such as in therapeutic or training settings.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle