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Enregistrement W4385554230 · doi:10.1037/cep0000309

Sex differences in curve tracing and the Mental Rotations Test.

2023· article· en· W4385554230 sur OpenAlexafffund
Daniel Voyer, Amanda L. Smith

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Experimental Psychology/Revue canadienne de psychologie expérimentale · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpatial Cognition and Navigation
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMental rotationTracingReplicatePsychologyPsycINFOTask (project management)Learning curveCorrelationCognitive psychologyStatisticsCognitionComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study aimed to extend the work on the curve tracing task from Voyer and MacPherson (2020) in two experiments replacing the chronometric task they used with a psychometric mental rotation task. Both experiments also manipulated separation between the target and distractor curve to confirm that a zoom lens strategy is used in curve tracing and that this strategy preference is more common for men than women. Experiment 1 also aimed to replicate the correlation between curve tracing and Navon task performance, whereas Experiment 2 determined whether the correlation between curve tracing and mental rotation remained when the attention component was partialed out. In Experiment 1, 49 men and 67 women completed the curve tracing task, the Navon task, and the Mental Rotations Test (MRT). In Experiment 2, 69 men and 66 women completed the curve tracing task, the MRT, and the Sustained Attention to Response Task (SART). Results in both experiments replicated the effect of distance between dots on the curve and the performance advantage for men in curve tracing. All tasks correlated significantly with each other at least on accuracy. Findings for the distractor curve manipulation replicated support for the use of a zoom lens strategy. However, findings for women and men produced contradictory findings. Finally, partialing out SART performance did not affect the correlation between curve tracing and MRT performance. The discussion emphasizes the common piecemeal processing component in curve tracing and mental rotation. More work is required to examine further potential sex differences in strategy use. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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