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Enregistrement W4413050904 · doi:10.1080/00222895.2025.2536835

Pre-Crastination Emerges in a Sequential Joint Action Task

2025· article· en· W4413050904 sur OpenAlexafffund
April Karlinsky, Matthew Ray, Timothy N. Welsh

Notice bibliographique

RevueJournal of Motor Behavior · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTask (project management)Action (physics)Joint (building)Rotation (mathematics)Orientation (vector space)Cube (algebra)Work (physics)Computer scienceCognitive psychologyPsychologyCognitionCommunicationArtificial intelligenceMathematicsEngineeringGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In sequential joint actions, one co-actor performs the first step of a task (the initiator) before the second co-actor finishes the task (the finisher). Studies of sequential joint actions have revealed the initiator plans their movement to facilitate their finisher's action, consistent with the principle of "pre-crastination". Pre-crastination refers to the finding that actors choose to complete more demanding tasks earlier to decrease cognitive and/or motor load later. The present experiments examined the potential for pre-crastination in a sequential joint action task. Partners performed a task wherein an initiator passed a cube with a 3D-protuberance to a finisher so the protuberance could be inserted into a target slot. The initiator could rotate the cube all, some, or none of the way into the final orientation before passing. The results of Experiment 1 were that initiators completed more rotations when working with a partner than actors completed in the first step when working alone. Experiment 2 revealed that visual information about the finisher's task influenced the amount of rotation completed by the initiator. These findings are consistent with the notion of pre-crastination because co-actors facilitated their partner's achievement of a shared goal by doing more of the work earlier on.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,433
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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