Systematic adaptive and maladaptive giving-up strategies in cognitive problem-solving
Notice bibliographique
Résumé
Currently, there is little understanding of how individuals give up, whether such strategies are used systematically and whether they are adaptive or maladaptive for performance. Grounded in the meta-reasoning model, this study examines giving-up tendencies based on time and frequency. A university student sample (N = 370) were given three different fluid intelligence tasks to capture these metrics. These tasks also captured solvability and confidence judgments, performance accuracy, and variables within a reward system (points and bets to maximise them). Academic performance and self-reported decision outcomes and styles were also collected. Using latent profile analyses, three unique giving-up profiles emerged—(1) fast and frequent, (2) fast and rare, and (3) slow and rare. Three additional profiles based on never giving up also emerged: (4) for solvable items, (5) for unsolvable items, and (6) for all items. The two “fast” profiles were characterised as maladaptive, having lower points and bets compared to the adaptive “slow” profile. However, findings associated with those who never gave up were weak and mixed. Our results suggest that individuals are systematically predisposed towards adaptive and maladaptive giving-up strategies. However, the predictive validity of these strategies in the broader context remains unclear.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».