Characterizing age-related change in learning the value of cognitive effort.
Notice bibliographique
Résumé
= 150, ages 10-20 years) performance across two task-switching paradigms that manipulated the rewards offered for, and the difficulty of, engaging cognitive effort. In the primary experiment, reward cues were instructed but difficulty cues were learnable. In the secondary experiment, the reward and difficulty cues were both instructed, eliminating learning demands and effectively making the task easier. The primary experiment revealed that although less difficult contexts promoted greater accuracy at the group level, the regulation of cognitive effort according to higher and lower incentives emerged with age. Especially early in the task, older participants achieved greater accuracy for higher incentives. Younger participants, unexpectedly, achieved greater accuracy for lower incentives and adolescents performed similarly for each reward level. Nonetheless, participants of all ages self-reported trying their hardest for higher incentives, but only adults translated this aim into action. The secondary experiment revealed that in an overall easier task environment, cognitive effort did not become increasingly economical with age. Taken together, this pattern of findings suggests that different sources and amounts of information, and the conditions they are presented in, shape learning the value of cognitive effort from late childhood to early adulthood. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».