Current accuracy is not always the best predictor of future accuracy: The consequences of dissociable bias and precision components
Notice bibliographique
Résumé
Skill acquisition scientists can rely on measures of bias, precision, and accuracy to describe and capture changes in action outcomes. Here we examined whether bias and precision are dissociable components of an individual’s accuracy. We first explored this by simulating two-dimensional accuracy at two timepoints and varied the persistence (i.e., “stickiness”) of bias and precision. When bias and precision were persistent, Time 1 accuracy was the strongest predictor of Time 2 accuracy. When precision was persistent and bias was not, Time 1 precision was the strongest predictor of Time 2 accuracy. If bias and precision are dissociable, then current accuracy is not always the best predictor of future accuracy. We then re-analyzed data from a previous experiment that likely included the above-described scenarios. The experiment involved participants tossing beanbags to an occluded target in pretest and retention without feedback and 50% relative feedback frequency in acquisition. Bias was random on the pretest due to the blind throw and no feedback. Consistent with simulations where precision was persistent and bias was not, pretest precision was a significantly better predictor of retention accuracy than pretest accuracy. However, after a couple blocks of receiving feedback, accuracy became the better predictor of future performance, consistent with simulations where both precision and bias are persistent. These results suggest bias and precision may be dissociable components of accuracy. Consequently, even if accuracy is the only measure of interest, including pretest precision rather than accuracy as a covariate may increase statistical power in similarly designed experiments.
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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 | 0,015 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».