MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403802475 · doi:10.1163/22134468-bja10114

Psychometric Assessment of the Temporal Bisection Task with Discrete and Continuous Response Formats

2024· article· en· W4403802475 sur OpenAlexaff
Ivan Quan, Rebekka Lagacé-Cusiac, Jessica A. Grahn

Notice bibliographique

RevueTiming & Time Perception · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesJames S. McDonnell Foundation
Mots-clésBisectionTask (project management)Reliability (semiconductor)PsychologyPerceptionCognitive psychologyComputer scienceBisection methodStatisticsMathematicsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The temporal bisection task has long been used to study time perception as well as measure individual differences in time perception ability. The task involves training participants on short and long reference durations before presenting intermediate durations and asking participants to classify them as ‘short’ or ‘long’. However, there is little information about how well the bisection task measures individual differences in timing ability. To bridge this gap, we assessed the psychometric properties of measures obtained from a classic temporal bisection task: Weber ratio and percent correct. Because measures with binary responses tend to require many trials to reach adequate reliability, we also assessed the psychometric properties of a modified bisection task which used a continuous response format. In this task, participants represented intermediate durations on a visual analogue scale. Estimation error was used as the outcome measure. Participants (n = 46) completed the classic and modified bisection tasks twice across two sessions approximately one week apart. The modified bisection task had excellent internal consistency and test–retest reliability, while the classic task had fair to good internal consistency and good test–retest reliability. Overall, estimation error had the highest reliability, followed by percent correct, and then Weber ratio. In terms of validity, there was excellent convergent validity between the classic and modified bisection tasks. As an exploratory analysis, we assessed how the number of trials affected the reliability of each outcome measure across the two tasks. Based on this, we make recommendations on how to optimize reliability for both tasks in future research.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTiming & Time PerceptionMême sujetNeuroscience and Music PerceptionTravaux en français237 207