A unified theory of discrete and continuous responding.
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the cognitive processes underlying choice requires theories that can disentangle the representation of stimuli from the processes that map these representations onto observed responses. We develop a dynamic theory of how stimuli are mapped onto discrete (choice) and onto continuous response scales. It proposes that the mapping from a stimulus to an internal representation and then to an evidence accumulation process is accomplished using multiple reference points or "anchors." Evidence is accumulated until a threshold amount for a particular response is obtained, with the relative balance of support for each anchor at that time determining the response. We tested this multiple anchored accumulation theory (MAAT) using the results of two experiments requiring discrete or continuous responses to line length and color stimuli. We manipulated the number of options for discrete responses, the number of different stimuli, and the similarity among them, and compared the outcomes to continuous response conditions. We show that MAAT accounts for several key phenomena: more accurate, faster, and more skewed distributions of responses near the ends of a response scale; lower accuracy and slower responses as the number of discrete choice options increases; and longer response times and lower accuracy when alternative responses are more similar to the target response. Our empirical and modeling results suggest that discrete and continuous response tasks can share a common evidence representation, and that the decision process is sensitive to the perceived similarity among the response options. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».