Epistemic Emotions and the Number of Sources Explored
Notice bibliographique
Résumé
Several theories postulate that epistemic emotions, such as curiosity and surprise, motivate information-seeking. In these theories, information-seeking is treated as a unitary, singular construct, with the motivation assumed to be consistent across the various forms of exploration. However, there have been few empirical studies which actually test the emotion-exploration link, and the question of whether epistemic emotions affect the number of sources individuals explore (i.e., the breadth of search) has not been examined. The goal of the present study was thus to investigate the emotion-exploration link in the context of the breadth of exploration. To examine this question, university students were presented with trivia questions and asked to answer them. Participants were then shown an answer submitted by another participant, asked to rate how surprised and curious they felt in response, and then given the option of exploring up to three more responses submitted by different participants. In line with previous work, we found that the model with best fit to the data consisted of a serial mediation, with certainty predicting surprise, surprise predicting curiosity, and curiosity predicting the number of sources explored. However, in contrast to previous work, we did not consistently find that high-certainty errors resulted in greater epistemic emotions or exploration than low-certainty errors. The current findings support the many theories that argue for a role of emotions in motivating information-seeking behaviours, and demonstrated that this emotion-exploration link extends to the breadth of search as well.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».