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Enregistrement W4412459585 · doi:10.1167/jov.25.9.2196

Temporal Error Monitoring in Temporal Order Judgements: Support for a Metacognitive STEARC Effect

2025· article· en· W4412459585 sur OpenAlexaff
Tutku Öztel, Martin Wiener, Fuat Balcı

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueVisual and Cognitive Learning Processes
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetacognitionPsychologyCognitive psychologyOrder (exchange)NeuroscienceCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous studies have demonstrated that human participants can keep track of the magnitude and direction of their trial-to-trial errors in temporal, spatial, and numerical estimates, referred to as “metric error monitoring”. Notably, these prior studies investigated metric error monitoring in an explicit timing/counting context, in which subjects were instructed to attend to the metric of interest. However, error monitoring also requires implicit monitoring of the magnitude and direction of temporal mismatches between the experience of different stimuli, in which temporal information is not explicitly estimated or reproduced. To address this, in three experiments we investigated whether participants (n=25-39; 3 experiments) could monitor errors in a visual temporal order judgment (TOJ) task, where they judged which of the two consecutive stimuli appeared first while fixating on a central fixation cross during head fixation (~35cm distance). In an initial and replication experiment, stimuli appeared on the horizontal axis (left/right), whereas in Experiment 3 they were on the vertical axis (top/bottom), in order to test for the potential influence of stimulus alignment. Participants also reported their confidence regarding the accuracy of their TOJ on a trial-by-trial basis on a 1-3 scale. The results of all three experiments showed that the confidence judgments for correct responses increased and for incorrect responses decreased with longer absolute, compared to relative, point of subjective simultaneity (PSS) centered- stimulus onset asynchronies (SOA; where PSS-centered SOA = SOA - PSS). A more granular analysis showed that participants could only correctly monitor their errors for left-first (Experiment 1 and Experiment 2) / bottom-first (Experiment 3) presentation orders, suggesting a metacognitive spatial–temporal association of response codes (STEARC) effect. Overall, the observed results provide evidence for metacognitive awareness of implicit metric errors, which can be explained by the linguistic asymmetries between spatial and temporal descriptions, as asserted by Conceptual Metaphor Theory (CMT).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,403 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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