Is the juice worth the squeeze? Learning the marginal value of mental effort over time.
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
In keeping with the view that individuals invest cognitive effort in accordance with its relative costs and benefits, reward incentives typically improve performance in tasks that require cognitive effort. At the same time, increasing effort investment may confer larger or smaller performance benefits-that is, the marginal value of effort-depending on the situation or context. On this view, we hypothesized that the magnitude of reward-induced effort modulations should depend critically on the marginal value of effort for the given context, and furthermore, the marginal value of effort of a context should be learned over time as a function of direct experience in the context. Using two well-characterized cognitive control tasks and simple computational models, we demonstrated that individuals appear to learn the marginal value of effort for different contexts. In a task-switching paradigm (Experiment 1), we found that participants initially exhibited reward-induced switch cost reductions across contexts-here, task switch rates-but over time learned to only increase effort in contexts with a comparatively larger marginal utility of effort. Similarly, in a flanker task (Experiment 2), we observed a similar learning effect across contexts defined by the proportion of incongruent trials. Together, these results enrich theories of cost-benefit effort decision-making by highlighting the importance of the (learned) marginal utility of cognitive effort. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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