MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400142532 · doi:10.1145/3643834.3661590

Not All Those Who (Mind-)Wander Are Lost: Exploring Game-Unrelated Thoughts

2024· article· en· W4400142532 sur OpenAlexaff
Cayley MacArthur, Kateryna Morayko, Alessandra Luz, Mark Hancock

Notice bibliographique

RevueDesigning Interactive Systems Conference · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMind wandering and attention
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer sciencePsychologyCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Task-unrelated thoughts (TUTs), colloquially referred to as mind-wandering or daydreaming, are phenomena that can interfere with attention and focus, but are also associated with mental health, creativity, and learning. In digital games, it is unclear how players experience game-unrelated thoughts (GUTs), whether GUTs should be encouraged by game designers, or how it may impact player experience. We ran an initial study to confirm whether GUTs are common (50 of 100 participants reported experiencing them). We then collected 840 minutes of gameplay data from 12 participants playing games they: (1) found relaxing, (2) lost track of time in, and (3) spent most hours playing. Eye-tracking data and experience sampling were used to contextualize a phenomenological analysis of gameplay data. We identified four themes encompassing gameplay, GUTs, and gaze behaviour: these provide a foundation for future research and game design incorporating GUTs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,224
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,110 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDesigning Interactive Systems ConferenceMême sujetMind wandering and attentionTravaux en français237 207