A relação entre as divagações da mente e a compreensão da leitura: uma meta-análise, parte 2

Método

Uma pesquisa sistemática foi realizada seguindo as recomendações das diretrizes de relatórios de itens preferidos para relatórios para revisões sistemáticas e meta-análises (PRISMA) (Moher et al., 2010) para identificar estudos relatando a influência de MW em RC em adolescentes ou adultos saudáveis. A pesquisa foi realizada usando os seguintes bancos de dados acadêmicos: Web of Science, Scopus, PubMed e EBSCO (ou seja, PsychInfo, PsychArticles e ERIC). A pesquisa no banco de dados foi realizada entre janeiro de 2020 e março de 2020 e foi restrita a periódicos revisados ​​por pares em inglês.

Com o desenvolvimento contínuo da sociedade, as pessoas prestam cada vez mais atenção à saúde. Os adolescentes são o futuro de um país, e sua saúde física e mental é crucial para o futuro desenvolvimento do país. A CR e a memória também desempenham um papel extremamente importante no estudo e na vida dos adolescentes.

Primeiro, entenda o que são RC e memória. RC, ou "Recall", refere-se à recuperação automática do que foi aprendido sem avisar após o treinamento da memória. A memória refere-se à capacidade da memória pessoal de armazenar e reproduzir informações.

Então, adolescentes saudáveis ​​podem ajudar com RC e memória? A resposta é sim. O fortalecimento do exercício físico pode melhorar a aptidão física, melhorar o estado mental, promover a circulação sanguínea, beneficiar a nutrição e o suprimento de oxigênio do cérebro e melhorar a memória. Além disso, o exercício adequado também pode melhorar a qualidade do sono e ajudar a melhorar a memória. Um bom sono também pode proteger os neurônios do cérebro e tornar o cérebro mais saudável.

Além disso, uma alimentação saudável também é muito importante. Os corpos dos adolescentes estão crescendo e se desenvolvendo rapidamente. A falta de nutrição terá um grande impacto no corpo. Atenção e nutrição balanceada na nutrição podem tornar o corpo mais saudável, além de promover o desenvolvimento saudável do cérebro e melhorar a memória.

Além disso, um bom estado mental também pode melhorar a RC e a memória. Emoções negativas, como depressão e depressão, prejudicam o cérebro, enquanto uma atitude otimista pode promover a sensação de prazer do cérebro, tornar o cérebro mais ativo e melhorar a memória.

Em conclusão, adolescentes saudáveis ​​são propícios à melhora da RC e da memória. Contanto que você sempre preste atenção à saúde física e mental e desenvolva bons hábitos de vida, você pode melhorar seu RC e memória e promover melhor o aprendizado e a vida dos jovens. Pode-se ver que precisamos melhorar nossa memória. Cistanche pode nos ajudar a melhorar a memória porque Cistanche também pode regular o equilíbrio de neurotransmissores, como aumentar o nível de acetilcolina e fatores de crescimento. Essas substâncias são muito importantes para a memória e o aprendizado. Além disso, a carne de Rongrong também pode melhorar o fluxo sanguíneo e promover a entrega de oxigênio, o que pode garantir nutrição e energia suficientes para o cérebro, melhorando assim a vitalidade e a resistência do cérebro.

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Termos de pesquisa relacionados a MW ("mind-vandering", "daydreaming", "mindless", "mind pops", "pensamentos independentes de estímulos", "pensamentos não relacionados a tarefas", "pensamentos autogerados", "zoning out") foram combinados com termos de busca relacionados à RC ("compreensão de leitura", "leitura", "compreensão"). A Figura 1 ilustra o processo de busca e o resultado. A literatura cinza não foi considerada na presente meta-análise.

Conforme sugerido por Schmucker et al. (2017), embora os estudos que excluem a literatura cinza possam superestimar os efeitos do tratamento, a pesquisa empírica atual mostra que esse é o caso apenas em uma minoria de revisões; além disso, o viés de publicação pode afetar particularmente campos de pesquisa específicos onde há necessidade de publicar resultados positivos mais rapidamente.

Além disso, a literatura cinza geralmente não é revisada por pares, e a validade interna dos dados não publicados pode ser difícil de avaliar devido a relatos ruins dos estudos, possivelmente aumentando o risco de viés. Finalmente, embora a literatura cinza seja um recurso importante para meta-análises, há pouca orientação específica e nenhum método padrão-ouro aceito para conduzir pesquisas rigorosas de literatura cinzenta (Paez, 2017).

Of the 314 article titles identified, through the evaluation of two independent coders (third and fourth authors), 61 were considered eligible for further analysis and fully read. Interrater agreement on abstract selection was 93.02%; in case consensus was not achieved, the first and last authors jointly reached a final evaluation. Full texts were included in the meta-analysis when studies (a) reported measures of MW and RC (e.g., studies with recall tasks were excluded), (b) involved school-aged participants (>10 anos de idade) e/ou leitores habilidosos adultos (de 18 a 40 anos) sem nenhuma condição clínica relatada, (c) índices de correlação relatados (r de Pearson) entre MW e RC. Para a seleção do texto completo, dois codificadores independentes (terceiro e quarto autores) concluíram a primeira avaliação com uma concordância entre avaliadores de 91,7 por cento; se o consenso não foi obtido, o primeiro e o último autores chegaram a uma avaliação final em conjunto.

O terceiro e o quarto autores primeiro codificaram os dados relatados na Tabela 1, depois o primeiro autor realizou uma codificação independente dos dados e o último autor verificou ainda todas as discrepâncias com o conjunto de dados original.

No total, 25 artigos foram incluídos na meta-análise (ver Fig. 1), para um total de 73 coeficientes de correlação que emergiram de múltiplos índices de correlação relatados em alguns estudos.

Análise de dados

Todos os coeficientes de correlação foram inseridos independentemente no caso de artigos com múltiplos estudos ou múltiplos coeficientes de correlação entre MW e RC em diferentes condições. Para estudos que relatam correlações envolvendo fatores latentes (derivados da análise fatorial confirmatória), as correlações de variáveis ​​manifestas foram recuperadas dos apêndices incluídos nos estudos ou entrando em contato com os autores e solicitando os conjuntos de dados originais (Soemer & Schiefele, 2019; Soemer et al. , 2019). Todos os casos de estudos relatando fatores latentes foram resolvidos, e a análise final incluiu apenas índices de correlação manifestos (r de Pearson).

Cada uma das análises foi conduzida em R (versão 4.1.1) usando o pacote de medição (Balduzzi et al. 2019; Schwarzer, 2007) com o método Hunter-Schmidt de pooling de variância. Como os estudos variam em relação a várias características, incluindo linguagem, tipo de texto, tarefa de RC e avaliação de MW, pode-se esperar alguma heterogeneidade entre os estudos e torna-se necessário assumir um modelo de agrupamento de efeitos aleatórios.

A heterogeneidade entre os estudos é medida com o estimador Sidik-Jonkman (Cuijpers, 2016). A adoção de um modelo de efeito aleatório também foi necessária para levar em conta a variabilidade metodológica entre os estudos (ou seja, a variabilidade interna devido a designs repetidos de participantes; Hedges & Vevea, 1996). O modelo de efeitos aleatórios decompõe a variância com um componente adicional que captura a extravariabilidade e calcula um peso de efeitos aleatórios ajustado para cada estudo. O método genérico de agrupamento de variância inversa também foi usado para combinar correlações de diferentes estudos em uma estimativa de correlação agrupada. Ao agrupar as correlações, aplicamos a transformação z de Fisher para obter os pesos para cada estudo.

Análises de metarregressão foram conduzidas para avaliar se idade, tipo de linguagem (isto é, transparente/opaco), tipo de texto (isto é, informativo/narrativo), comprimento do texto (isto é, número de palavras), avaliação MW (isto é, questionários baseados em traços, sondagens, auto-relato online, auto-relato pós-teste, olhar fixo) e procedimentos de RC (ou seja, questões abertas, verdadeiro-falso, questões de múltipla escolha) podem ser considerados fatores intervenientes da relação entre MW e desempenho de RC.

Por razões de identificabilidade, na análise de regressão com preditores categóricos, como alguns de nossos moderadores, para cada moderador (por exemplo, medidas de RC), uma categoria (por exemplo, múltipla escolha) foi considerada como referência e seu efeito é incorporado no interceptação do modelo. Os outros níveis (por exemplo, aberto e verdadeiro-falso) são medidos em contraste com o de referência. Na Tabela 2, a categoria de referência é relatada em notas de rodapé.

Outros mediadores potenciais, como interesse no tópico, dificuldade de texto e capacidade de memória de trabalho, foram relatados em alguns estudos, mas apenas como valores de correlação com MW (ver Tabela 1). De qualquer forma, incluímos esses índices de correlação como moderadores da relação entre MW e RC. Eventualmente, o viés de publicação foi avaliado por meio da regressão de Egger, das estatísticas do teste de Begg e do procedimento trim-and-fill de Duval e Tweedie (2000) para verificar se o efeito agrupado estimado em nossa meta-análise poderia ter sido maior do que o tamanho real do efeito pois não consideramos os estudos ausentes com efeitos menores porque nunca foram publicados (Rothstein et al., 2006). Conforme sugerido por Carter et al. (2019), nenhum método meta-analítico único superou consistentemente todos os outros e, portanto, relatar uma variedade de métodos é sugerido como uma abordagem valiosa.

Resultados

Visão geral dos estudos incluídos

Dos 25 artigos identificados, 15 artigos (60 por cento) incluíram mais de um estudo, para um total de 73 estudos (ou seja, coeficientes de correlação) eventualmente incluídos na meta-análise. Assim, os 25 trabalhos envolveram um total de 3.926 participantes. A Tabela 1 relata os detalhes dos estudos relatados em cada artigo identificado.

Os estudos foram realizados principalmente em países de língua inglesa ( n=50; 68,5 por cento ). Outros países incluíram a Alemanha ( n=19; 26 por cento ), seguida pela Itália ( n=1; 1,4 por cento ) e Omã ( n=1; 1,4 por cento ). Dois estudos relatados em um artigo (Bixler & D'Mello, 2016) envolveram vários idiomas (2,7 por cento). Quando informações específicas sobre o idioma do teste estavam disponíveis, o tipo de idioma foi codificado como tabela transparente (italiano, alemão) ou idioma opaco (inglês, árabe), de acordo com Seymour et al. (2003). A maioria dos estudos (n=62; 84,9 por cento) empregou material escrito informativo, enquanto os estudos restantes usaram textos narrativos (n=7; 9,6 por cento) ou não relataram explicitamente o tipo de texto usado ( n=4; 5,5 por cento ). A extensão dos textos usados ​​foi relatada em 38 (52%) dos 73 estudos individuais incluídos nas análises. Em média, os textos incluíram M=2.991,92 palavras (SD=2,327,55 palavras). Em todos os estudos, a RC foi avaliada principalmente por meio de perguntas de múltipla escolha (n=61; 83,6 por cento), enquanto 4,1 por cento incluíam perguntas abertas e 6,8 por cento incluíam perguntas verdadeiro-falso; outros relataram apenas o uso de testes padronizados sem relatar a modalidade específica (5,5 por cento). Sondagens on-line foram mais comumente usadas (n=56; 76,7 por cento) para avaliar MW, seguido por 2,7 por cento adotando auto-relato on-line, 6,9 por cento auto-relato pós-teste, 8,2 por cento medidas de características e 5,5 por cento usando olhar fixo medidas. Associações entre MW e interesse tópico, dificuldade de texto e capacidade de memória de trabalho foram relatadas apenas em 41 (56 por cento), quatro (5,47 por cento) e 25 (32,5 por cento) estudos, respectivamente.

Associação entre MW e RC

Na primeira análise, foram considerados os índices de correlação de 73 estudos individuais (ver Tabela 1). A heterogeneidade I 2 nesta análise é de cerca de 60 por cento , suportando o uso do modelo de efeito aleatório. Como pode ser visto na saída (consulte a Figura 2), a correlação agrupada neste conjunto de dados é r=−.21 (p < .000 1, 95 por cento CI [-0,24, -0,1]), indicando uma associação negativa significativa entre MW e RC - ou seja, pessoas que tendem a divagar a mente com mais frequência tendem a exibir menor compreensão de leitura. A mesma análise no MW sondado fornece resultados semelhantes, com uma correlação agrupada de r=−.23 (p < .0001, IC de 95 por cento [−0,26, −0,19]).

Uma análise de sensibilidade adicional foi realizada para testar o efeito de estudos com mais de um experimento, mesclando-os com sua correlação média. Esta análise rendeu uma correlação geral de −{{0}}.23 CI [−0.29, −0.18], que é consistente com os resultados dos dados completos . Finalmente, para avaliar o viés de publicação e confirmar a robustez desses achados, aplicamos a regressão de Egger, as estatísticas de teste de Begg e a análise trim-and-fill. O gráfico de funil exibido na Fig. 3 mostra um padrão assimétrico sugerindo um possível viés. A regressão de Egger tem um valor p no limite de significância (t {0}}.49, df=71, p=.0152). O teste estatístico de Begg não é significativo (z=00,83, p=0,4064), indicando ausência de viés. Finalmente, o procedimento de aparar e preencher adicionou um total de 13 estudos e produziu uma correlação corrigida que ainda é significativa (r=−.25, p < .0001, IC de 95 por cento [−0,29, −0,21]). Para observar, os outliers mostrados na Fig. 3 foram equilibrados em todo o espectro de possíveis valores de r (±1).

Teste de moderadores

Os efeitos dos moderadores considerados que podem afetar a relação entre MW e RC são relatados na Tabela 2. Especificamente, testamos o efeito de idade, tipo de idioma do texto (transparente vs. opaco), tipo de texto, tamanho do texto, avaliação do MW, dificuldade do texto e avaliação de RC. Destes, a idade tem um efeito negativo significativo: quando a idade aumenta em um ano, a correlação diminui em −0.016 em média, trazendo assim uma correlação negativa ligeiramente maior. Em vez disso, a linguagem transparente comparada com a opaca está associada a um incremento da correlação de uma média de 0.096, que, no entanto, não foi totalmente significativa (p=.021). O uso de questionários baseados em características para avaliar MW em relação a sondas on-line resultou em um aumento médio significativo de 0,305 na correlação entre MW e RC, levando a uma correlação quase nula. Nenhuma das outras variáveis ​​moderadoras consideradas (ou seja, tipo de texto, tamanho do texto, avaliação RC, dificuldade do texto, interesse pelo texto e memória de trabalho) afeta significativamente a correlação.

Discussão

O presente estudo teve como objetivo conduzir, pela primeira vez em relação à literatura anterior, uma revisão abrangente e meta-análise da relação entre MW e RC e potenciais moderadores.

Primeiro, discutiremos a força dos relacionamentos e o papel dos moderadores. Em seguida, passaremos a definir uma abordagem teórica para interpretar o relacionamento e os moderadores relacionados considerados à luz da literatura anterior e apontar novas perspectivas e previsões.

Da meta-análise de todos os estudos selecionados, emergiu que a relação é negativa e significativa (r=−.21), com uma tendência semelhante ao considerar apenas os estudos em que o MW foi testado por meio de sondagens na tarefa (r=−.23). De acordo com diretrizes amplamente utilizadas, a correlação pode ser geralmente considerada em uma faixa de baixa a moderada (ver, por exemplo, Cohen, 1992), conforme sugerido por Delgado et al. (2018). Conforme sugerido por Gignac e Szodorai (2016) para pesquisas abordando diferenças psicológicas individuais, correlações variando de 0,19 a 0,29 podem ser consideradas no percentil 50 ("médio"). Além disso, juntamente com a magnitude do efeito, argumentamos que o significado desse resultado também deve ser interpretado à luz da evidência de que um tamanho de efeito variando de −0,21 a −0,32 é relevante no campo RC porque representa aproximadamente dois terços do crescimento anual em RC durante a escola primária (Luyten et al., 2017) e cerca de um terço do efeito de intervenções corretivas de leitura (Scammacca et al., 2015).

Notavelmente, a força da associação encontrada no presente estudo espelha aquela encontrada em uma meta-análise anterior (ou seja, −0.24) conduzida para avaliar a relação entre SM e o desempenho de adultos em um amplo conjunto de testes cognitivos tarefas que não sejam RC (por exemplo, controle de interferência, atenção sustentada, busca visual; Randall et al., 2014). Por outro lado, foi menor do que o encontrado por D'Mello e Mills (2021), que fundiram os resultados de seu laboratório com os da leitura relatados no estudo de Randall et al., que resultou em uma correlação de r {{5 }} −.31.

No geral, nossos resultados convergem para descobertas anteriores que sustentam uma relação negativa entre MW e desempenho de tarefas em geral (ver, por exemplo, Randall et al., 2014) e RC em particular. Mais notavelmente, tal relação é relativamente consistente entre metodologias e moderadores em potencial. Em particular, foi encontrado um efeito significativo da idade, com uma relação negativa aumentada em adultos, e um efeito da avaliação do MW, com uma relação quase nula entre RC e MW quando este é medido por meio de medidas baseadas em traços em vez de sondas ou pós -auto-relato. Finalmente, houve um efeito marginal de linguagem, mas nenhum efeito de memória de trabalho, dificuldade de texto, interesse no tópico, tipo de texto (narrativo vs. informativo) e comprimento do texto foram encontrados. Considerando a idade, a relação entre SM e RC tornou-se mais negativa com o aumento da idade, com variação estimada de -0,016 por ano. É importante observar que os estudos incluídos em nossa revisão envolveram participantes em idade escolar e/ou adultos; portanto, não consideramos a literatura sobre envelhecimento, que geralmente relata que os adultos mais velhos tendem a exibir uma taxa menor de MW do que os adultos mais jovens (por exemplo, Krawietz et al., 2012). Se MW tende a diminuir ao longo dos anos, pode-se supor que pessoas mais jovens tendem a estar mais acostumadas com MW, enquanto aqueles cujas mentes vagam com mais frequência quando adultos podem ter dificuldades mais pronunciadas em inibir pensamentos não relacionados a tarefas, levando a uma associação mais forte entre MW e RC.

Considerando o idioma, a maioria dos estudos foi realizada em textos em inglês e uma minoria em alemão, árabe e italiano, e o idioma não resultou em um moderador significativo. Por fim, deve-se enfatizar que não houve estudos em que a leitura fosse exigida em um segundo idioma, e pesquisas adicionais devem abordar a relação entre MW e alterações de RC em aprendizes de segundo idioma.

Do ponto de vista teórico, a correlação significativa significa que os dois construtos se sobrepõem, pelo menos em termos de covariância, uma vez que a relação entre MW e RC é relativamente consistente e independente de um conjunto de moderadores-chave que a literatura anterior destacou como marcadores significativos de qualquer um MW ou RC. Um conjunto de fatores compartilhados que envolvem tanto as características do texto quanto as diferenças individuais na memória de trabalho podem influenciar tanto a eficiência da RC quanto a ocorrência de MW, mas parecem não afetar a relação entre os dois construtos; especulando que tanto MW quanto RC podem modificar seus caminhos de acordo, pelo menos até certo ponto, dentro de uma relação inversa. Dentro dessa visão, um modelo causal unilateral, como o modelo em cascata de desatenção (Smallwood, 2011), pode não capturar totalmente a natureza do relacionamento e os fundamentos compartilhados.
Portanto, propomos interpretar a relação entre RC e MW como um "swing para cima e para baixo", onde quando uma dimensão está para cima, a outra desce e vice-versa, com o movimento dos dois lados do swing (ou seja, MW e RC) conforme determinado por fatores compartilhados e específicos do lado (ver Fig. 4).

Com base na presente meta-análise, a memória de trabalho, a dificuldade do texto, o interesse no tópico e o comprimento do texto podem ser considerados entre os fatores compartilhados que afetam igualmente os processos de MW e RC, possivelmente modulados por diferenças individuais no controle atencional que afetam ainda mais a extensão em que o leitor pode se adaptar às solicitações internas e externas. No entanto, como MW e RC são duas construções que não se sobrepõem completamente, também reconhecemos que pode haver fatores específicos do local que impulsionam o movimento principalmente de um lado do balanço, como humor para MW ou habilidades de decodificação e vocabulário para RC . Esses fatores específicos do local, embora exerçam uma influência principalmente em um lado do balanço (por exemplo, MW), podem, no entanto, ter uma influência indireta no outro lado (por exemplo, RC).

Com base nessa abordagem teórica, algumas considerações adicionais podem ser feitas em relação a fatores compartilhados ou específicos do local.

Primeiro, a memória de trabalho, que está estritamente relacionada ao controle atencional, é conhecida por afetar tanto MW (McVay & Kane 2009; Randall et al., 2014; Unsworth & McMillan, 2013) quanto RC (De Beni, et al., 1998; Follmer, 2018; Palladino et al., 2001). A baixa capacidade de memória de trabalho está associada ao aumento dos pensamentos fora da tarefa (ou seja, MW), o que, por sua vez, pode afetar o desempenho em tarefas que exigem atenção, como a leitura (McVay & Kane, 2012). No entanto, a baixa memória de trabalho também é reconhecida como um componente chave do processo de compreensão da leitura em si, envolvendo a capacidade de atualizar informações relevantes e descartar as irrelevantes (Palladino et al., 2001). Os resultados deste processo são particularmente relevantes na construção de um modelo de situação.

Ao ler um texto fácil que abruptamente se torna difícil por carregar nos processos da memória de trabalho (por exemplo, frases mais longas, palavras de baixa frequência), devemos observar um decréscimo de PM e maiores recursos no desempenho da compreensão. Por outro lado, alguém com baixa capacidade de memória de trabalho encontraria dificuldade nos processos de compreensão (por exemplo, perder ou ser incapaz de detectar informações relevantes) ou controle atencional reduzido com MW aumentado. Em outras palavras, essa pessoa pode ser incapaz de ajustar dinamicamente os recursos cognitivos, resultando em alto MW e baixa compreensão de leitura. Um padrão semelhante pode ocorrer para os outros moderadores incluídos no presente estudo, como dificuldade de texto e interesse no tópico.

Alguns estudos anteriores sugeriram que a suscetibilidade de MW não dependia do contexto de RC (McVay & Kane, 2012) e que o interesse teve um efeito indireto na compreensão de leitura por meio de MW (Unsworth & McMillan, 2013). Em contraste, a capacidade de memória de trabalho teve um efeito direto no RC e um efeito indireto via MW, sugerindo que, pelo menos em alguns casos, o MW tem uma influência causal no RC. Certamente, a literatura também relata um conjunto de determinantes específicos que aumentam a probabilidade de MW, e que podem, indiretamente, afetar o RC através do MW.

Por exemplo, as pessoas que revisaram seus planos para o futuro próximo pouco antes de ler um texto eram mais propensas a se envolver em MW durante a leitura (Kopp et al., 2015). No entanto, a maior parte da literatura sobre a relação entre MW e RC vem de pesquisadores que investigaram principalmente os efeitos de MW em RC, mas menos evidências foram coletadas sobre como RC pode modular MW. Portanto, podemos desenvolver uma proposta adicional para investigação futura, ou seja, analisar se as diferenças individuais nos processos cognitivos e linguísticos subjacentes à RC podem atuar como gatilhos para MW. Nesta visão, podemos supor que as diferenças individuais nas funções cognitivas gerais usadas na leitura (Li et al., 2022) desempenham um papel na relação entre MW e RC.

A RC é conhecida por ser afetada tanto pelas habilidades de decodificação quanto pelas habilidades linguísticas, de acordo com a Simple View of Reading (Gough & Tunmer, 1986). Verificou-se que pessoas com distúrbios de leitura, por exemplo, divagam mais na leitura individualizada em comparação com a leitura de texto para fala (Bonifacci et al., 2022). Isso sugere que aliviar a carga cognitiva associada à decodificação em leitores ruins permitiria que eles estivessem mais concentrados na tarefa ou, inversamente, estar envolvido na decodificação aumenta a probabilidade de se envolver em MW. Portanto, o mau controle atencional e subsequente MW, em alguns casos, pode ser resultado de dificuldades de decodificação que sobrecarregam os recursos cognitivos dos participantes.

Em outros casos, um conjunto de deficiências no processo de compreensão, como no caso de compreendedores pobres (por exemplo, uma meta-análise de Spencer & Wagner, 2018) pode levar a mente a divagar. Quebras em cada etapa do coFinalmente, dificuldades em recuperar o conhecimento prévio e falta de um modelo de instrução-integração de conhecimento prévio de compreensão de leitura levariam a uma "sobrecarga" em termos de controle atencional, o que aumenta ainda mais a chance da mente de se envolver em MW .

Por exemplo, um vocabulário ruim (Spencer et al., 2014) pode interferir no primeiro nível superficial de compreensão do texto, permitindo que a mente busque significados e aumentando a probabilidade de pensamentos fora da tarefa. Dificuldades em gramática, morfologia e habilidades sintáticas (por exemplo, Tong et al., 2014; Tong et al., 2011) podem afetar a construção de micro e macroestruturas no nível da proposição e, por sua vez, diminuir os recursos da atenção controle com maior chance de MW na frente de obstáculos em RC. Finalmente, dificuldades na recuperação do conhecimento prévio, falta de conhecimento prévio ou dificuldades no processamento inferencial podem ter um efeito prejudicial na capacidade de construir um modelo de situação. Quando as pessoas falham em construir um modelo situacional, acredita-se que elas se desvinculem do texto e divaguem (Kahmann et al., 2022).

Em segundo lugar, o efeito mais forte nos índices de moderação diz respeito à avaliação metodológica de MW. Especificamente, sendo questionários baseados em características (ou seja, quando as pessoas são solicitadas a relatar seu nível de MW na vida diária) usados ​​para avaliar MW em vez de sondagens on-line (ou seja, quando as pessoas são solicitadas a responder a sondagens de pensamento para avaliar seu MW momentâneo enquanto envolvido em uma tarefa de leitura) implicaria um aumento médio de 0,30 na correlação entre MW e compreensão de texto, levando assim a uma correlação quase nula.

Por outro lado, as medidas on-line e pós-auto-relato de MW produzem resultados semelhantes como sondas (consulte a Tabela 2). Embora, em geral, a avaliação e sondagens de MW baseadas em características possam ser consideradas positivamente relacionadas (McVay & Kane 2009; Seli et al., 2016), a força dessa associação geralmente é fraca. À luz dos resultados de nossa meta-análise para os quais as medidas baseadas em traços de MW tendem a ter uma correlação nula com o desempenho de RC, pode-se questionar a validade das medidas baseadas em traços em pesquisas de leitura, pois podem estar apenas vagamente relacionadas a a complexa rede de processos ligados ao construto MW (por exemplo, Seli et al., 2016). Em relação à nossa abordagem teórica proposta anteriormente, a ausência de uma relação entre o traço MW e RC está de acordo com a ideia de que o efeito swing pode atuar apenas no processo MW online durante a tarefa: enquanto o estado MW reflete experiências momentâneas (transitórias), o traço MW pode estar mais relacionado à personalidade e identidade de uma pessoa (da Silva, 2020).

Nessa visão, as duas medidas (ou seja, estado/característica) podem capturar apenas processos parcialmente sobrepostos que podem influenciar de forma diferente o efeito de MW em RC. Não encontramos efeitos de moderação em relação a como a RC foi medida (ou seja, questões de múltipla escolha vs. abertas vs. verdadeiro-falso). No entanto, o número relativamente baixo de estudos que usam perguntas abertas torna difícil especular sobre as possíveis razões por trás da falta de efeito. Mais pesquisas comparando diretamente o desempenho em questões de múltipla escolha e abertas seriam úteis para desvendar a relação entre MW e o tipo de questão.

Em resumo, nossa proposta de efeito swing é complementar, em vez de contrastante, com o modelo cascata de desatenção (Smallwood, 2011) e sugere que pode haver fatores compartilhados que influenciam ambos os constructos simultaneamente. Em contraste, em outros casos, pode haver influências causais de um dos lados que afetam indiretamente o outro lado. As capacidades de controle atencional podem modular como o leitor pode ajustar a ocorrência de MW durante a leitura de acordo com as características do texto e a habilidade dos leitores. Estudos futuros devem entender melhor os efeitos compartilhados e indiretos (mediação), levando em conta ambas as perspectivas, incluindo medidas de MW em estudos de RC e vice-versa e possivelmente envolvendo grupos de participantes com distúrbios específicos em controle atencional (por exemplo, TDAH), decodificação (por exemplo , dislexia) ou habilidades de compreensão (p. Também deve ser sublinhado que a relação entre RC e MW, embora significativa, está na faixa moderada; portanto, as duas construções são apenas parcialmente sobrepostas e cada uma delas também pode ter recursos e caminhos independentes. Com base em nossos resultados em procedimentos de avaliação de MW, os pesquisadores devem interpretar cuidadosamente os resultados de estudos nos quais apenas medidas baseadas em características foram empregadas para estimar a tendência individual para MW ou para a zona durante a leitura.

Existem algumas limitações no presente estudo que precisam ser consideradas. Primeiro, na maioria das análises sobre moderadores, o número de dados disponíveis era limitado e com variabilidade limitada, embora aceitável. Em particular, são necessárias mais evidências sobre o papel do interesse e da dificuldade do texto. Além disso, outros fatores não foram considerados, como a distinção entre MW voluntário e involuntário, devido à ausência de informações suficientes nos estudos selecionados. Finalmente, a literatura cinza não foi incluída na meta-análise, com possível superestimação do efeito relatado. No entanto, a esse respeito, dada a correlação pequena a média encontrada e a ausência de viés de publicação significativo, a falta de literatura cinza não parece prejudicar a interpretação geral dos achados do presente estudo. Finalmente, não pudemos controlar com precisão o comprimento da seção, porque essa informação não foi relatada de forma consistente nos estudos; portanto, consideramos o total de palavras do texto, que não foi significativo.

Apesar dessas limitações, esta é, até o momento, a primeira análise sistemática da magnitude da relação entre MW e RC. Os resultados atuais estão de acordo com a visão de que MW pode ser prejudicial para RC, mas as vias causais que podem determinar tal relação ainda não foram documentadas.

No entanto, nossos resultados podem ter implicações práticas imediatas. Por exemplo, é importante promover a conscientização sobre a relação entre MW e RC em ambientes educacionais. MW não é apenas uma "distração" da leitura, mas sim um componente do processo que pode ser ativado dependendo dos textos e das características dos participantes. Desenvolver estratégias para reduzir MW (por exemplo, atenção plena) pode melhorar o RC e, por outro lado, trabalhar em textos para favorecer o RC (por exemplo, legibilidade, interesse no tópico) pode reduzir o envolvimento dos participantes no MW. Uma última questão que pode abrir novas pesquisas diz respeito ao conteúdo do MW. Dado que MW, em certas ocasiões, tem efeitos benéficos sobre a cognição, uma investigação mais aprofundada deve responder à questão sobre "quais conteúdos de MW interferem com RC e quais são, em vez disso, benéficos".

Contribuições dos autores

CV e EC realizaram a pesquisa bibliográfica, avaliaram conjuntamente o resumo e o texto completo incluídos no estudo, sistematizaram os dados para análise, PB e LD supervisionaram e contribuíram em cada etapa da pesquisa, CV realizaram a análise estatística, PB e LD escreveu um primeiro rascunho do artigo, todos os autores revisaram o manuscrito.

Financiamento

Financiamento de acesso aberto fornecido pela Alma Mater Studiorum - Università di Bologna no âmbito do Acordo CRUI-CARE. Nenhum fundo, doação ou outro tipo de apoio foi recebido

Disponibilidade de dados

A síntese da literatura revisada neste estudo está disponível em Open Science Framework: https://osf.io/v835e/

Disponibilidade de código

O código usado para realizar a meta-análise está disponível abertamente no Open Science Framework: https://osf.io/v835e/

Declarações

Conflitos de interesse/Interesses concorrentes Os autores não têm conflitos de interesse a declarar que sejam relevantes ao conteúdo deste artigo.

A aprovação da ética não é aplicável

O consentimento para participar não é aplicável

O consentimento para publicação não é aplicável

Acesso livre

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Referências

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