Comparing attentional disengagement between Prolific and MTurk samples
Notice bibliographique
Résumé
Attention often disengages from primary tasks in favor of secondary tasks (i.e., multitasking) and task-unrelated thoughts (i.e., mind wandering). We assessed whether attentional disengagement, in the context of a cognitive task, can substantially differ between samples from commonly used online participant recruitment platforms, Prolific and Mechanical Turk (MTurk). Initially, eighty participants were recruited through Prolific to perform an attention task in which the risk of losing points for errors was varied (high risk = 80% chance of loss, low risk = 20% chance of loss). Attentional disengagement was measured via task performance along with self-reported mind wandering and multitasking. On Prolific, we observed surprisingly low levels of disengagement. We then conducted the same experiment on MTurk. Strikingly, MTurk participants exhibited more disengagement than Prolific participants. There was also an interaction between risk and platform, with the high-risk group exhibiting less disengagement, in terms of better task performance, than the low-risk group, but only on MTurk. Platform differences in individual traits related to disengagement and relations among study variables were also observed. Platform differences persisted, but were smaller, after increasing MTurk reputation criteria and remuneration in a second experiment. Therefore, recruitment platform and recruitment criteria could impact results related to attentional disengagement.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».