When familiarity not novelty motivates information-seeking behaviour
Notice bibliographique
Résumé
Research has established that novelty motivates information-seeking behaviour in many situations. While novelty preferences have been well-studied, an understanding of conditions under which familiarity trumps novelty remains limited. Recent work has revealed that when a metacognitive experience indicates that unsuccessfully recalled information may still be available, a subsequent tendency to seek out unrecalled familiar information can emerge. We conducted three experiments to identify critical factors that determine when familiarity preferences can be observed. Experiment 1 demonstrated the critical role of a recent unsuccessful recall attempt in inducing such a preference. Experiment 2 revealed that the impact of recall attempts is not limited to situations that follow unsuccessful recall, as a familiarity preference was observed even when information was successfully generated. Experiment 3 showed that the level of confidence in the accuracy of recalled information is a key factor, with moderate levels of confidence leading to the strongest subsequent familiarity preference. Together, our results suggest that novelty preferences in information-seeking are not ubiquitous, as specific task demands including attempted memory retrieval, as well as metacognitive retrieval experiences, can induce familiarity preferences. Our findings can be interpreted within theoretical frameworks that emphasise the role of knowledge gaps as driving factors of information-seeking.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».