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Enregistrement W4284670383 · doi:10.1080/17437199.2022.2098163

Habits and behavioral complexity – dynamic and distinct constructs

2022· review· en· W4284670383 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHealth Psychology Review · 2022
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImage (mathematics)PsychologySocial psychologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Japanese term Mendokusai (めんどくさい) is used to describe situations where you just can’t be bothered. For example, it’s perfect for if you want to get a snack, but you are so comfy in your pajamas, lying on the couch, with your pet on your lap, and this episode of the series you’re binging is soooo good, and you should pause it but the remote is like all the way on the other side of the couch … so forget the snack – Mendokusai. Sometimes, even basic tasks can feel really complex. Phillips and Mullan (Citation2022) make the compelling case that both simple and complex behaviors can become habitual. We agree that some things we do are more complex than others – and few would dispute that, but where we do dispute their arguments is their operationalization and conceptualization of behavioral complexity and what it means for habit science. Phillips and Mullan (Citation2022) operationalize behavioral complexity as the product of the number of sub-actions or steps within a behavior and the proximity of reward from the behavior. We argue that 1 – complexity should be considered distinct from proximity of reward and habit and 2 – the complexity of a behavior is not a static attribute of a behavior in isolation, but rather a dynamic process dependent on context, task and actor.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,932
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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 Opus0,444
Tête enseignante GPT0,603
Écart entre enseignants0,159 · 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