Mapping cognition across lab and daily life using Experience-Sampling
Notice bibliographique
Résumé
• Understanding cognition in daily life depends on mapping mechanistic accounts from the lab onto real world behaviour. • Applying PCA to experience sampling generated a ‘thought space’ that integrated data from both contexts in an unbiased manner. • The ‘thought space’ effectively organised activities in daily life and tasks in the lab with corresponding features. • Our study shows experience sampling supports richer models of cognition that encompass both controlled lab tasks and real-world situations. The goal of psychological research is to understand behaviour in daily life. Although lab studies provide the control necessary to identify cognitive mechanisms behind behaviour, how these controlled situations generalise to activities in daily life remains unclear. Experience-sampling provides useful descriptions of cognition in the lab and real world and the current study examined how thought patterns generated by multidimensional experience-sampling (mDES) generalise across both contexts. We combined data from five published studies to generate a common ‘thought-space’ using data from the lab and daily life. This space represented data from both lab and daily life in an unbiased manner and grouped lab tasks and daily life activities with similar features (e.g., working in daily life was similar to working memory in the lab). Our study establishes mDES can map cognition from lab and daily life within a common space, allowing for more ecologically valid descriptions of cognition and behaviour.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».