five

Ironic error and overcompensation error under pressure

收藏
Mendeley Data2024-06-29 更新2024-06-30 收录
下载链接:
https://figshare.com/articles/dataset/Ironic_error_and_overcompensation_error_under_pressure/19398188
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
The conflicting predictions of the ironic process theory and the implicit overcompensation hypothesis has been presented as theories to explain the characteristics of errors that occur when a certain behavior is prohibited. The ironic process theory predicts that instructions that prohibit a particular behavior will increase the outcome which should be avoided itself (the ironic error). The implicit overcompensation hypothesis, however, predicts that the opposite of the outcome to be avoided (the overcompensation error) will increase. We examined how these two errors, which negatively affect performance, are influenced by pressure and a perceived sense of difficulty. As an experiment, 12 college tennis players were asked to perform a tennis stroke task in which they had to hit a ball launched from the opponent's court back toward a target zone. In doing so, we instructed them to avoid hitting toward the prohibited (ironic) zones and to return as many balls to the target zone as possible. They performed this task under low- and high-pressure conditions, using either their preferred or less-preferred hitting style based on their perceived difficulty. The results showed that pressure significantly increased the number of balls returned to the zone opposite the ironic zone (overcompensation errors). The perceived difficulty was also found to significantly increase errors around the ironic zone under low-pressure condition and around the overcompensation zone under high-pressure conditions. These results suggest that pressure increases the overcompensation errors that occur when a particular behavior is prohibited, while perceived difficulty increases the random errors caused by conscious processing.
创建时间:
2023-06-28
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4099个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

The MaizeGDB

The MaizeGDB(Maize Genetics and Genomics Database)是一个专门为玉米(Zea mays)基因组学研究提供数据和工具的在线资源。该数据库包含了玉米的基因组序列、基因注释、遗传图谱、突变体信息、表达数据、以及与玉米相关的文献和研究工具。MaizeGDB旨在支持玉米遗传学和基因组学的研究,为科学家提供了一个集成的平台来访问和分析玉米的遗传和基因组数据。

www.maizegdb.org 收录

中国区域交通网络数据集

该数据集包含中国各区域的交通网络信息,包括道路、铁路、航空和水路等多种交通方式的网络结构和连接关系。数据集详细记录了各交通节点的位置、交通线路的类型、长度、容量以及相关的交通流量信息。

data.stats.gov.cn 收录

中国充电工况-充电站实采数据

通过对国内充电站信息的采集收录,形成中国充电工况数据库。可依据平台中真实、全面、有效的充电桩典型型号分布数据,为新能源相关企业提供有效的解决方案和关键性的技术支持。

北方大数据交易中心 收录

FACED

FACED数据集是由清华大学脑与智能实验室和智能技术与系统国家重点实验室共同创建,包含从123名参与者收集的32通道EEG信号,用于情感计算研究。数据集通过记录参与者观看28个情感诱发视频片段时的EEG信号构建,旨在通过EEG信号分析情感状态。创建过程中,数据经过标准化和统一预处理,设计了四个EEG分类任务。该数据集主要应用于情感识别和脑机接口领域,旨在解决情感计算中的分类问题,提高情感识别的准确性和效率。

arXiv 收录

PASCAL VOC 2007

这个挑战的目标是从现实场景中的许多视觉对象类别中识别对象(即不是预先分割的对象)。它基本上是一个监督学习问题,因为它提供了一组标记图像的训练集。已选择的 20 个对象类别是: 人:人 动物:鸟、猫、牛、狗、马、羊 交通工具:飞机、自行车、船、公共汽车、汽车、摩托车、火车 室内:瓶子、椅子、餐桌、盆栽、沙发、电视/显示器 将有两个主要比赛和两个较小规模的“品酒师”比赛。内容:提供的训练数据由一组图像组成;每个图像都有一个注释文件,为图像中存在的 20 个类别之一中的每个对象提供一个边界框和对象类别标签。请注意,来自多个类的多个对象可能出现在同一图像中。

OpenDataLab 收录