How Do You Know If You Were Mind Wandering? Dissociating Explicit Memories of Off Task Thought From Subjective Feelings of Inattention
Notice bibliographique
Résumé
Mind wandering is a common experience in which your attention drifts away from the task at hand and toward task-unrelated thoughts. To measure mind wandering we typically use experience sampling and retrospective self-reports, which require participants to make metacognitive judgments about their immediately preceding attentional states. In the current study, we aimed to better understand how people come to make such judgments by introducing a novel distinction between explicit memories of off task thought and subjective feelings of inattention. Across two preregistered experiments, we found that participants often indicated they were "off task" and yet had no memory of the content of their thoughts-though, they were less common than remembered experiences. Critically, remembered experiences of mind wandering and subjective feelings of inattention differed in their behavioral correlates. In Experiment 1, we found that only the frequency of remembered mind wandering varied with task demands. In contrast, only subjective feelings of inattention were associated with poor performance (Experiments 1 and 2) and individual differences in executive functioning (Experiment 2). These results suggest that the phenomenology of mind wandering may differ depending on how the experiences are brought about (e.g., executive functioning errors versus excess attentional resources), and provide preliminary evidence of the importance of measuring subjective feelings of inattention when assessing mind wandering.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».