Dimensions of inattention: Cognitive, behavioral, and affective consequences
Notice bibliographique
Résumé
Inattention to one’s on-going task leads to well-documented cognitive, behavioral, and physiological consequences. At the same time, the reliable association between mind-wandering and negative mood has suggested that there are affective consequences to task inattention as well. We examined this potential relationship between inattention and mood in the following study. Six hundred and fifty-five participants completed self-report questionnaires related to inattentive thinking (i.e., attentional lapses, daydreaming, mindfulness, rumination, reflection, worry, postevent processing, inattentiveness, and counterfactual thinking), a questionnaire about depressive symptoms, and a questionnaire about anxiety symptoms. First, an exploratory factor analysis was conducted to identify potential underlying constructs of types of inattentive thinking. Using ordinary least squares extraction and Oblimin rotation, a three-factor model demonstrated suitable fit, broadly representing mind-wandering/inattentive consequences, repetitive negative thinking, and reflective/introspective thinking. Second, after eliminating measures that did not strongly load on any factor, structural equation modeling was conducted and found that the relationship between mind-wandering and depression was partially explained by repetitive negative thinking, whereas the relationship between mind-wandering and anxiety was fully explained by repetitive negative thinking. The present findings suggest that understanding how inattentive thoughts are interrelated not only influences mood and affect but also reveals important considerations of intentionality, executive functioning, and qualitative styles of these thoughts.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».