Do Rising Opportunity Costs Lead to Increases in Media Multitasking Over Time?
Notice bibliographique
Résumé
Evidence suggests that one’s likelihood of media multitasking increases with time-on-task, which can negatively impact performance. The opportunity costs account of sustained attention might explain this finding. This account states that rising feelings of boredom and effort signal increasing opportunity costs, motivating us to direct our attention elsewhere and causing progressive decreases in performance. We examined whether patterns of media multitasking, boredom, effort and performance during a sustained attention task supported the notion that rising opportunity costs drive temporal increases in media multitasking. We further tested this account by affording one group of participants the option to respond to increasing opportunity costs by watching a video (media multitasking) while completing the task. Another group received no such option. Temporal patterns of media multitasking, boredom, effort and performance partially supported the opportunity costs view. Surprisingly, many also multitasked with activities outside the experimental context. Exploratory analyses revealed that patterns of boredom, effort and performance among these individuals and those who did not multitask supported the opportunity costs view. Our findings suggest that many media multitask in response to rising opportunity costs signaled by changes in feelings of boredom and effort – a relation that may be particularly problematic for online studies.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 tête enseignante, 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 ».