Discrete vs. continuous timer bars: How visual segmentation shapes the perception of time "running out"
Notice bibliographique
Résumé
Our lives are flooded with visual reminders of time slipping away — from ticking clocks to countdowns timers, that all depict a sense of time “running out”. In time perception, the same duration can feel longer or shorter as a function of various factors (e.g., attention, predictability) — but we know less about the factors that influence the perception of how much time is left. In visual processing, a key discovery is that while sensory input may be a continuous wash of light, what we experience — what the mind parses — are discrete objects and events. Here we explored how discreteness structures our sense of time running out. Observers completed a multi-item localization (MILO) task, where they clicked on multiple targets in a sequence. In every trial, there was a black-bordered rectangular ‘timer-bar’ initially filled with a color that emptied over a period (e.g., 3 seconds) to visually depict the passage of time. The color diminished either *continuously*, gradually and evenly depleting throughout, or *discretely*, in which the bar was segmented into discrete chunks that disappeared at regular intervals. To measure perceived urgency of time ‘running out’, we examined inter-click latencies (i.e., the time between clicks). Results revealed longer inter-click latencies for discrete (compared to continuous) timer-bars, suggesting greater urgency in the continuous case. This difference disappeared in a separate experiment, where the bar was instead filled over time continuously or discretely, with a reliable interaction between experiments — suggesting that effects could not simply have been a function of one condition being more distracting than another. Thus, discreteness may have distinct effects on our sense of time running out versus time accumulating. Segmentation in visual depictions of time depletion may make time feel more “manageable,” altering our sense of urgency in time-sensitive tasks.
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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 | 0,001 |
| 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 ».