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Enregistrement W4399490411 · doi:10.1016/j.jneumeth.2024.110194

Introducing the portable AttentionTrip: An engaging tool for measuring the networks of attention

2024· article· en· W4399490411 sur OpenAlexafffund
Raymond M. Klein, Colin R. McCormick, Rafael de Souza Almeida, Zeina Lawen, Swasti Arora

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience Methods · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMind wandering and attention
Établissements canadiensUniversity of AlbertaDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNova Scotia Health Research Foundation
Mots-clésComputer sciencePsychologyData science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measurement of the efficacy of the networks of attention is a frequent component of research in cognitive and clinical neuroscience. Developed in 2002, the Attention Network Test (ANT), has become the most widely used tool for this purpose. In 2017 a more engaging, game-like tool based on the ANT, called the AttentionTrip was described. The network scores from five studies which used AttentionTrip are shown to be robust. That version of AttentionTrip required a steering wheel and desk-top computer. Here we describe a new, portable version of the AttentionTrip that is administered using a hand-held tablet (iPad) Three samples of participants (total = 44) completed the portable version of AttentionTrip. The network scores generated using the portable AttentionTrip were also robust. Effect sizes compare favourably with those generated by the ANT and the desktop version. The findings support the use of the portable AttentionTrip as an alternative to the ANT when user engagement is important, such as when participants are prone to boredom, and when repeated administrations are required. • Measurement of the networks of attention is important in the clinic & the laboratory. • The AttentionTrip is more engaging than the ANT on which it is modelled. • A portable version of the AttentionTrip generates robust attention network scores. • The portable AttentionTrip is recommended when user engagement is important.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil0,571

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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