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Enregistrement W7133091423

A Wandering Mind is a Pondering Mind: Lapses in Sustained Attention Can Be Beneficial

2025· dissertation· W7133091423 sur OpenAlexaff
Michael Paul Dubois

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2025
Typedissertation
Langue
DomaineNeuroscience
ThématiqueMind wandering and attention
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMind-wanderingSet (abstract data type)CognitionSelective attentionFalse memoryImplicit learning
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Attention is a foundational set of processes that dictate what information undergoes additional cognitive processing, and what information is ignored. Nonetheless, attention cannot be sustained indefinitely—given sufficient time, lapses in sustained attention will occur. So what are the consequences for lapses in attention for learning? The conventional understanding is that lapses impair learning, however, my dissertation indicates a more nuanced relationship, which enhances learning. In chapter two I leveraged recent improvements in tracking sustained attention during a correlated flanker task. I found that participants with more lapses in attention were able to learn more about seemingly irrelevant distractor information, and critically, this finding was driven by greater learning during the moments when attention lapsed. These findings suggest that lapses in attention can enhance learning for seemingly-irrelevant information. In chapter three I tested children aged four to eleven years with the same correlated flanker task. I again found that lapses in attention were correlated with greater learning (with a marginally larger benefit during momentary lapses). This finding is an important complement to individual-differences research in developmental psychology; they provide clear support for the role of sustained attention specifically, without influence from extraneous variables that may differ between age groups. Finally, in chapter four I used the same reaction time based approach to track attention during a category learning paradigm. Here I found tentative evidence that lapses in attention boosted learning for category-level information, and that this learning is driven by the induction of abstract rules rather than memory for specific stimuli. These findings are consistent with the hypothesis that lapses in attention allow for forgetting of non-diagnostic information. Overall, I contend that lapses are not necessarily “suboptimal” for learning—an overly simplistic description—but rather, provide an opportunity to take advantage of alternative learning opportunities. Clearly outlining the unexpected learning benefits from lapses in attention is critical for attaining a more balanced understanding of sustained attention. Lapses in sustained attention ultimately have a nuanced impact on human cognition, and this should be reflected in the laboratory and the real world.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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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Résumé présentoui

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