An Investigation into the Self-deployment of Attentional Reminders
Notice bibliographique
Résumé
In a series of studies, we sought to determine whether 1) people will self-deploy attentional reminders when asked to complete an attentionally demanding task (Experiment 1 & 2), 2) people modulate the number of attentional reminders they selected depending on the presence or absence of a continuous distraction (Experiment 1 & 2) and 3) if so, do reminders improve performance on the attentionally demanding task (Experiment 1, 2 & 3). In Experiments 1 and 2 participants were asked to complete an attentionally demanding task (2-back; primary task) and completed the 2-back task on its own (no distraction condition) or while a distracting video was played on the computer screen above the 2-back task stimuli (distraction condition). Critically, participants were given a preview of the 2-back task and the video (if present). After being given a preview of the task, they were asked to set how many (if any) reminders they wanted to receive during the task. We followed this up in Experiment 3, where we removed the choice component. Specifically, in this study, half of the participants received experimenter-set attentional reminders (every 2 minutes) while the other half did not receive any reminders. Findings from Experiments 1 and 2 indicated that people will opt to select attentional reminders when asked to complete an attentionally demanding task, however, their modulation of the reminders was irrespective of the presence or absence of a distracting video. In addition, the attentional reminders people set did not influence performance on the 2-back task. Experiment 3 demonstrated that people who received experimenter-set attentional reminders did not significantly perform better on the 2-back task in the presence of a distracting video. These results suggest that the attentional reminders may influence performance, however, their influence might be dependent on the contingent timing of the deployment of the attentional reminders.
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 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 | 0,001 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».