Impulsivité et distractibilité : les conversations téléphoniques en arrière-plan sont-elles particulièrement dérangeantes ?
Bibliographic record
Abstract
Les différentes théories de l’impulsivité suggèrent que la présence plus prononcée de ce trait de personnalité est liée à une plus grande susceptibilité à la distraction. Une distractibilité accrue pourrait être particulièrement problématique dans les environnements caractérisés par la présence de bruits ambiants comme les bureaux à aire ouverte. La recherche montre notamment que les conversations en arrière-plan sont dérangeantes, plus spécifiquement les demilogues, ces conversations téléphoniques où un seul interlocuteur est entendu. Ainsi, la présente étude vise à vérifier si les individus plus impulsifs sont plus sensibles à l’effet de demilogue que ceux moins impulsifs. Pour ce faire, 60 adultes effectuent une tâche de bureau informatisée écologique en présence d’un demilogue, d’un dialogue (où les deux interlocuteurs peuvent être entendus) ou en silence. À l’aide de deux mesures auto-rapportées de l’impulsivité, les participants sont groupés selon leur niveau d’impulsivité : faible ou élevé. Les résultats montrent une diminution de la performance en présence de dialogue et de demilogue, sans égard au niveau d’impulsivité. La sensibilité à l’effet de demilogue n’est donc pas influencée par le niveau d’impulsivité. Ces résultats vont à l’encontre des théories existantes, remettant ainsi en question l’association entre impulsivité et distractibilité.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".