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Enregistrement W4401834385 · doi:10.1101/2024.08.19.608669

Online movements reflect ongoing deliberation

2024· preprint· en· W4401834385 sur OpenAlexaff
Jan A. Calalo, Truc Ngo, Seth R. Sullivan, Katy Strand, John Buggeln, Rakshith Lokesh, Adam M. Roth, Michael J Carter, Isaac Kurtzer, Joshua G. A. Cashaback

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeliberationAction (physics)PsychologyProcess (computing)Movement (music)Cognitive psychologyCognitive scienceSocial psychologyEpistemologyComputer sciencePolitical scienceAestheticsLawPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT From navigating a crowded hallway to skiing down a treacherous hill, humans are constantly making decisions while moving. Insightful past work has provided a glimpse of decision deliberation at the moment of movement onset. Yet it is unknown whether ongoing deliberation can be expressed during movement, following movement onset and prior to any decision. Here we tested the idea that an ongoing deliberation continually influences motor processes—prior to a decision—directing online movements. Over three experiments, we manipulated evidence to influence deliberation during movement. The deliberation process was manipulated by having participants observe evidence in the form of tokens that moved into a left or right target. Supporting our hypothesis we found that lateral hand movements reflected deliberation, prior to a decision. We also found that a deliberation urgency signal, which more heavily weighs later evidence, was fundamental to predicting decisions and explains past movement behaviour in a new light. Our paradigm promotes the expression of ongoing deliberation through movement, providing a powerful new window into understanding the interplay between decision and action.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,749
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,299
Écart entre enseignants0,263 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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