Domain Generality in Metacognitive Ability: A Confirmatory Study Across Visual Perception, Memory, and General Knowledge
Notice bibliographique
Résumé
Metacognition is the ability to monitor and control one's own cognitive processes, with higher-order mechanisms assessing the performance of lower-level cognitive operations to determine subjective confidence. An open question is whether metacognitive capacity is domain-general, akin to a conductor overseeing various sections of an orchestra, or whether it is inherently coupled to each domain, resembling a collection of specialized musical directors for each instrument group. Previous studies attempting to address this question have suffered from methodological drawbacks, such as a lack of control over cognitive sensitivity and low statistical power. In this confirmatory, pre-registered study, we addressed this gap by testing metacognitive ability in visual perceptual, memory, and general knowledge domains using a newly developed adaptive 'trivia' task spanning judgments about nutrition and global economics. We found substantive correlations in metacognitive bias and efficiency across domains, even when controlling for cognitive ability, suggesting up to 15-20% shared variance in metacognition across different modalities. Surprisingly however, we found the lowest correlation in metacognition between the two general knowledge domains, despite these tasks being matched on performance and surface-level features. Our results broadly support the existence of a metacognitive "g-factor," excluding several important methodological confounds; while also highlighting the importance of further research into inter-individual differences in metacognitive priors which may explain the lower correlations between the different knowledge domains.
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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 | 0,008 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».