Inattention over time-on-task: the role of motivation in mitigating temporal increases in media multitasking
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Numerous studies have demonstrated that attention and performance decline with time-on-task. In modern contexts, this gradual fading of attention can manifest as increases in media multitasking over time. Across two studies, we investigated whether increasing individuals' motivation to perform well on a task mitigates temporal increases in media multitasking. Method: Study 1 re-analyzed data from a previously published study which provided participants with standard or motivating instructions before having them complete a sustained attention task with the option to media multitask. Study 2 extended this work by critically assessing in-the-moment motivation through thought probes throughout the task. Results: In both studies, media multitasking and corresponding decreases in task performance over time were attenuated as a function of increased motivation. Moreover, results from Study 2 revealed that motivation decreased with time-on-task for both groups; however, this decline was more gradual in the motivated group. Discussion: Our findings suggest that increasing the value individuals assign to attending to their current task may aid in prolonging sustained attention. These findings align with recent theories of vigilance that attribute temporal decrements in attention and performance to varying cost-benefit analyses rather than a depletion of resources over time.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».