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Enregistrement W4236388719 · doi:10.22215/etd/2016-11229

Hunting for the SNARC: Spatial-Numerical Associations in an Order Judgment Task are Surprisingly Elusive

2016· dissertation· en· W4236388719 sur OpenAlexaff
Dean Verger

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCognitive and developmental aspects of mathematical skills
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNumerical cognitionNumber lineTask (project management)PsychologyRepresentation (politics)Order (exchange)MathematicsCognitive psychologyArithmeticComputer scienceCognitionNeuroscienceGeometryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spatial-numerical associations (SNA) have been studied in various numerical and nonnumerical tasks.Classically, participants respond faster with their right hand to larger numbers and faster with their left hand to smaller numbers even when number identity is irrelevant.SNAs are often explained as activation of a left-to-right mental number line.Thus, SNAs may reflect magnitude processes, relative order, or both.In the present research, I explored the SNA in an order judgment task.In three experiments, participants judged whether three digit sequences were ordered (e.g., 1 2 3) or unordered (e.g., 2 1 3).People with more efficient calculation skill are faster and more accurate on order judgments than those with less efficient skills.Thus this task is assumed to capture important aspects of the mental representation of numerical sequences.Accordingly, I hypothesized that participants would show a SNA similar to that in other number tasks (e.g., parity, number comparison), that is, faster right hand responses to number sequences that are assumed to activate the right side (e.g., 6 7 8) and faster left hand responses to number sequences that are assumed to activate the left side (e.g., 2 3 4) of the mental number line.In three experiments, ordered but not unordered sequences showed consistent evidence for a typical SNA.In Experiment 1, Asian-educated individuals showed a typical, stable SNA effect on both ascending and descending sequences whereas Arabic-speaking participants showed no significant SNA effects.English-speaking participants showed a typical SNA on descending sequences and a reversed SNA on ascending sequences.In Experiments 2 and 3, only individuals with better arithmetic fluency showed a typical SNA.In Experiments 2 and 3, analyses using a multi-factor ANOVA design did not show evidence for SNARC effects.Instead, SNARC Many years ago I encountered Dr William Petrusic.He taught me to follow the data.He inspired me to pursue my PhD.He was a rich repository of knowledge, of stories, and of a belief in a just world.Thank-you to Elaine Petrusic for the many cups of tea, cookies and conversation whenever I would come into their home to talk about research.Bill's passing was a loss.I could not have completed this degree without the support of my supervisor, Dr. Jo-Anne LeFevre.Jo-Anne

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2016
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