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Enregistrement W4402423339 · doi:10.24908/iqurcp18028

MDES and Movie Watching: Examining Thought Patterns During Movie Watching Task

2024· article· en· W4402423339 sur OpenAlexaffvenueabout
Shira Greenstein, Sam Ketcheson

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedia Influence and Health
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTask (project management)PsychologyCognitive psychologySocial psychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multi dimensional experience sampling (MDES) occurs when questions are asked to participants while they are completing a certain task, and to assess and examine various facets and thought processes of participant’s experience while encountering that particular activity (Wallace et al., 2024). For instance, examining a participant's emotional state. This sampling method was applied to a movie watching study completed over the duration of May to August 2024. The study included 15 participants, who each observed a total of 15 film clips, in person in the lab located in Kingston, Ontario. The clips each ranged from one to three minutes, and comprised of various film genres. Participants would then complete an MDES questionnaire after observing each film clip. Once the data was obtained, a Principal Component Analysis (PCA) was completed. It was discovered that four components of thought were found including intrusive distraction, sensory engagement, episodic knowledge, and narrative comprehension of the clips. Episodic knowledge highlights the participant’s attention fixating on past events and their emotions and focuses less on current deliberate thoughts, and narrative comprehension concentrates on the participant’s problem-solving skills to understand the content occurring in the clips. Whereas, participant’s sensory engagement features their focus to sounds and images in the clips, and intrusive distraction aids in displaying that their focus is poor while viewing the clips, but their intrusive thoughts are high. Using the data it can be assumed that various thought processes can occur while an individual observes movies. It also aided in identifying any factors that could help or hinder participants' ability to focus on the movie clip task. The data can be beneficial in furthering our understanding of an individual's attentional abilities when viewing various genres and pieces of media. Works Cited Wallace, R. S., Mckeown, B., Goodall-Halliwell, I., Chitiz, L., Forest, P., Karapanagiotidis, T., Mulholland, B., Turnbull, A. G., Vanderwal, T., Hardikar, S., Alam, T. G., Bernhardt, B., Wang, H.-T., Strawson, W., Milham, M., Xu, T., Margulies, D., Poerio, G. L., Jefferies, E., … Smallwood, J. (2024). Mapping Patterns of Thought onto Brain Activity during Movie-Watching, 1–38. https://doi.org/10.1101/2024.01.31.578244

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,198 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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'admission3
Résumé présentoui

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