La relación entre la divagación mental y la comprensión lectora: un metanálisis, parte 2

Método

Se realizó una búsqueda sistemática siguiendo las recomendaciones de la guía de informes Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) (Moher et al., 2010) para identificar estudios que informaran sobre la influencia de MW en RC en adolescentes o adultos sanos. La búsqueda se realizó utilizando las siguientes bases de datos académicas: Web of Science, Scopus, PubMed y EBSCO (es decir, PsychInfo, PsychArticles y ERIC). La búsqueda en la base de datos se realizó entre enero de 2020 y marzo de 2020 y se restringió a revistas revisadas por pares en inglés.

Con el desarrollo continuo de la sociedad, las personas prestan cada vez más atención a la salud. Los adolescentes son el futuro de un país, y su salud física y mental es crucial para el futuro desarrollo del país. RC y la memoria también juegan un papel muy importante en el estudio y la vida de los adolescentes.

Primero, comprenda qué son RC y memoria. RC, o "Recordar", se refiere a la recuperación automática de lo que se ha aprendido sin preguntar después del entrenamiento de la memoria. La memoria se refiere a la capacidad de la memoria personal para almacenar y reproducir información.

Entonces, ¿los adolescentes sanos pueden ayudar con RC y memoria? La respuesta es sí. El fortalecimiento del ejercicio físico puede mejorar la condición física, mejorar el estado mental, promover la circulación sanguínea, beneficiar la nutrición y el suministro de oxígeno del cerebro y mejorar la memoria. Además, el ejercicio adecuado también puede mejorar la calidad del sueño y ayudar a mejorar la memoria. Dormir bien también puede proteger las neuronas del cerebro y hacer que el cerebro sea más saludable.

Además, una dieta saludable también es muy importante. Los cuerpos de los adolescentes están creciendo y desarrollándose rápidamente. La falta de nutrición tendrá un gran impacto en el cuerpo. La atención y la nutrición equilibrada en la nutrición pueden hacer que el cuerpo sea más saludable y también pueden promover el desarrollo saludable del cerebro y mejorar la memoria.

Además, un buen estado mental también puede mejorar el RC y la memoria. Las emociones negativas como la depresión y la depresión dañarán el cerebro, mientras que una actitud optimista puede promover la sensación de placer del cerebro, hacer que el cerebro sea más activo y mejorar la memoria.

En conclusión, los adolescentes sanos son propicios para la mejora del RC y la memoria. Siempre que preste atención a la salud física y mental y desarrolle buenos hábitos de vida, puede mejorar su RC y su memoria, y promover mejor el aprendizaje y la vida de los jóvenes. Se puede ver que necesitamos mejorar nuestra memoria. Cistanche puede ayudarnos a mejorar la memoria porque Cistanche también puede regular el equilibrio de los neurotransmisores, como aumentar el nivel de acetilcolina y factores de crecimiento. Estas sustancias son muy importantes para la memoria y el aprendizaje. Además, Meat from Rongrong también puede mejorar el flujo sanguíneo y promover el suministro de oxígeno, lo que puede garantizar suficiente nutrición y energía para el cerebro, mejorando así la vitalidad y la resistencia del cerebro.

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Términos de búsqueda relacionados con MW ("mente errante", "soñar despierto", "sin sentido", "estallido mental", "pensamientos independientes del estímulo", "pensamientos no relacionados con la tarea", "pensamientos autogenerados", "distracción") se combinaron con términos de búsqueda relacionados con RC ("comprensión de lectura", "lectura", "comprensión"). La figura 1 ilustra el proceso de búsqueda y el resultado. La literatura gris no se consideró en el presente metanálisis.

Como sugieren Schmucker et al. (2017), aunque es probable que los estudios que excluyen la literatura gris sobreestimen los efectos del tratamiento, la investigación empírica actual muestra que este es el caso solo en una minoría de revisiones; además, el sesgo de publicación podría afectar particularmente a campos de investigación específicos donde existe la necesidad de publicar resultados positivos con mayor rapidez.

Además, la literatura gris generalmente no se revisa por pares, y la validez interna de los datos no publicados puede ser difícil de evaluar debido al informe deficiente de los ensayos, lo que posiblemente aumente el riesgo de sesgo. Finalmente, aunque la literatura gris es un recurso importante para los metanálisis, existe poca orientación específica y ningún método estándar de oro aceptado para realizar búsquedas rigurosas en la literatura gris (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 años) y/o adultos (de 18 a 40 años) lectores hábiles sin ninguna condición clínica informada, (c) índices de correlación informados (r de Pearson) entre MW y RC. Para la selección de texto completo, dos codificadores independientes (tercer y cuarto autores) completaron la primera evaluación con un acuerdo entre evaluadores del 91,7 por ciento; si no se lograba el consenso, el primer y último autor en conjunto llegaban a una evaluación final.

El tercer y cuarto autor primero codificaron los datos informados en la Tabla 1, luego el primer autor realizó una codificación independiente de los datos y el último autor verificó todas las discrepancias con el conjunto de datos original.

En total, se incluyeron 25 artículos en el metanálisis (ver Fig. 1), para un total de 73 coeficientes de correlación que surgieron de múltiples índices de correlación informados en algunos estudios.

Análisis de los datos

Todos los coeficientes de correlación se ingresaron de forma independiente en el caso de artículos con estudios múltiples o coeficientes de correlación múltiples entre MW y RC en diferentes condiciones. Para los estudios que informaron correlaciones que involucran factores latentes (derivados del análisis factorial confirmatorio), las correlaciones de variables manifiestas se recuperaron de los apéndices incluidos en los estudios o contactando a los autores y solicitando los conjuntos de datos originales (Soemer & Schiefele, 2019; Soemer et al. , 2019). Se resolvieron todos los casos de estudios que informaron factores latentes y el análisis final incluyó solo índices de correlación manifiestos (r de Pearson).

Cada uno de los análisis se realizó en R (Versión 4.1.1) utilizando el paquete de medición (Balduzzi et al. 2019; Schwarzer, 2007) con el método Hunter-Schmidt de varianza de agrupación. Dado que los estudios varían con respecto a varias características, incluido el idioma, el tipo de texto, la tarea RC y la evaluación de MW, se puede esperar cierta heterogeneidad entre los estudios y hace necesario asumir un modelo de combinación de efectos aleatorios.

La heterogeneidad entre estudios se mide con el estimador de Sidik-Jonkman (Cuijpers, 2016). También fue necesaria la adopción de un modelo de efectos aleatorios para tener en cuenta la variabilidad metodológica entre los estudios (es decir, la variabilidad interna debida a diseños de participantes repetidos; Hedges y Vevea, 1996). El modelo de efectos aleatorios descompone la varianza con un componente adicional que captura la variabilidad adicional y calcula una ponderación ajustada de efectos aleatorios para cada estudio. También se utilizó el método de combinación de la varianza inversa genérica para combinar las correlaciones de diferentes estudios en una estimación de correlación combinada. Al agrupar las correlaciones, aplicamos la transformación z de Fisher para obtener los pesos de cada estudio.

Se realizaron análisis de metarregresión para evaluar si la edad, el tipo de lenguaje (es decir, transparente/opaco), el tipo de texto (es decir, informativo/narrativo), la longitud del texto (es decir, número de palabras), la evaluación de MW (es decir, cuestionarios basados ​​en rasgos, sondeos, autoinforme en línea, autoinforme posterior a la prueba, mirada fija) y procedimientos de CR (es decir, preguntas abiertas, de verdadero o falso, de opción múltiple) podrían considerarse factores que intervienen en la relación entre el rendimiento de MW y RC.

Por razones de identificabilidad, en el análisis de regresión con predictores categóricos, como algunos de nuestros moderadores, para cada moderador (por ejemplo, medidas de RC), se consideró como referencia una categoría (por ejemplo, de opción múltiple), y su efecto se incorpora en el intercepción del modelo. Los otros niveles (p. ej., abierto y verdadero-falso) se miden en contraste con el de referencia. En la Tabla 2, la categoría de referencia se informa en notas al pie.

Otros mediadores potenciales, como el interés por el tema, la dificultad del texto y la capacidad de la memoria de trabajo, se informaron en algunos estudios, pero solo como valores de correlación con MW (consulte la Tabla 1). De todos modos, incluimos estos índices de correlación como moderadores can-date de la relación entre MW y RC. Finalmente, el sesgo de publicación se evaluó a través de la regresión de Egger, las estadísticas de la prueba de Begg y el procedimiento de ajuste y relleno de Duval y Tweedie (2000) para verificar si el efecto combinado estimado en nuestro metanálisis podría haber sido mayor que el tamaño del efecto real. ya que no consideramos los estudios faltantes con efectos más bajos porque nunca se publicaron (Rothstein et al., 2006). Como sugieren Carter et al. (2019), ningún método metanalítico individual superó consistentemente a todos los demás y, por lo tanto, se sugiere que informar sobre una variedad de métodos es un enfoque valioso.

Resultados

Resumen de los estudios incluidos

De los 25 artículos identificados, 15 artículos (60 por ciento) incluyeron más de un estudio, para un total de 73 estudios (es decir, coeficientes de correlación) finalmente incluidos en el metanálisis. Así, las 25 ponencias involucraron a un total de 3.926 participantes. La Tabla 1 informa los detalles de los estudios informados en cada artículo identificado.

Los estudios se realizaron principalmente en países de habla inglesa (n=50; 68,5 por ciento). Otros países incluyeron Alemania (n=19; 26 por ciento), seguida de Italia (n=1; 1,4 por ciento) y Omán (n=1; 1,4 por ciento). Dos estudios informados en un documento (Bixler & D'Mello, 2016) involucraron varios idiomas (2.7 por ciento). Cuando se disponía de información específica sobre el idioma de la prueba, el tipo de idioma se codificaba como una tabla transparente (italiano, alemán) o un idioma opaco (inglés, árabe), según Seymour et al. (2003). La mayoría de los estudios (n=62; 84,9 por ciento) emplearon material escrito informativo, mientras que los estudios restantes utilizaron textos narrativos (n=7; 9,6 por ciento) o no informaron explícitamente el tipo de texto utilizado ( n=4; 5,5 por ciento). La longitud de los textos utilizados se informó en 38 (52 por ciento) de los 73 estudios individuales incluidos en los análisis. En promedio, los textos incluían M=2,991.92 palabras (SD=2,327.55 palabras). En todos los estudios, RC se evaluó principalmente a través de preguntas de opción múltiple (n=61; 83,6 por ciento), mientras que el 4,1 por ciento incluyó preguntas abiertas y el 6,8 por ciento incluyó preguntas de verdadero o falso; otros solo reportaron el uso de pruebas estandarizadas sin reportar la modalidad específica (5.5 por ciento). Las pruebas en línea fueron las más utilizadas (n=56; 76,7 por ciento) para evaluar MW, seguidas por el 2,7 por ciento que adoptó el autoinforme en línea, el 6,9 por ciento el autoinforme posterior a la prueba, el 8,2 por ciento midió los rasgos y el 5,5 por ciento usó la mirada. medidas. Las asociaciones entre MW y el interés por el tema, la dificultad del texto y la capacidad de la memoria de trabajo solo se informaron en 41 (56 por ciento), cuatro (5,47 por ciento) y 25 (32,5 por ciento) estudios, respectivamente.

Asociación entre MW y RC

En el primer análisis, se consideraron los índices de correlación de 73 estudios individuales (ver Tabla 1). La heterogeneidad I 2 en este análisis es de alrededor del 60 por ciento, lo que respalda el uso del modelo de efectos aleatorios. Como se puede ver en el resultado (ver Fig. 2), la correlación agrupada en este conjunto de datos es r=−.21 (p < .000 1, IC del 95 por ciento [−0,24, −0,1]), lo que indica una asociación negativa significativa entre MW y RC, es decir, las personas que tienden a distraerse con más frecuencia tienden a exhibir una comprensión lectora más baja. El mismo análisis sobre MW sondeado da resultados similares, con una correlación agrupada de r=−0,23 (p < 0,0001, IC del 95 % [−0,26, −0,19]).

Se realizó un análisis de sensibilidad adicional para probar el efecto de los estudios con más de un experimento fusionándolos con su correlación promedio. Este análisis arrojó una correlación general de −{{0}}.23 CI [−0.29, −0.18], que es consistente con los resultados de los datos completos . Finalmente, para evaluar el sesgo de publicación y confirmar la solidez de estos hallazgos, hemos aplicado la regresión de Egger, las estadísticas de prueba de Begg y el análisis de recorte y relleno. El gráfico de embudo que se muestra en la Fig. 3 muestra un patrón asimétrico que sugiere un posible sesgo. La regresión de Egger tiene un valor p en el límite de significancia (t {{10}}.49, df=71, p=.0152). La prueba estadística de Begg no es significativa (z=0.83, p=.4064), lo que indica la ausencia de sesgo. Finalmente, el procedimiento de ajuste y relleno agregó un total de 13 estudios y produjo una correlación corregida que aún es significativa (r=−.25, p < .0001, IC del 95 por ciento [−0.29, −0.21]). Para tener en cuenta, los valores atípicos que se muestran en la Fig. 3 se equilibraron en todo el espectro de posibles valores de r (±1).

Prueba de moderadores

Los efectos de los moderadores considerados que podrían afectar la relación entre MW y RC se informan en la Tabla 2. Específicamente, probamos el efecto de la edad, el tipo de idioma del texto (transparente frente a opaco), el tipo de texto, la longitud del texto, la evaluación de MW, la dificultad del texto y evaluación RC. De estos, la edad tiene un efecto negativo significativo: cuando la edad aumenta en un año, la correlación disminuye en −0.016 en promedio, lo que genera una correlación negativa ligeramente más alta. En cambio, el lenguaje transparente comparado con el opaco está asociado con un incremento de la correlación de un promedio de 0.096, que, sin embargo, no fue completamente significativo (p=.021). El uso de cuestionarios basados ​​en rasgos para evaluar MW con respecto a las pruebas en línea resultó en un aumento significativo promedio de 0,305 en la correlación entre MW y RC, lo que llevó a una correlación casi nula. Ninguna de las otras variables moderadoras consideradas (es decir, tipo de texto, longitud de texto, evaluación de RC, dificultad de texto, interés de texto y memoria de trabajo) afecta significativamente la correlación.

Discusión

El presente estudio tuvo como objetivo realizar, por primera vez en relación con la literatura previa, una revisión exhaustiva y un metanálisis de la relación entre MW y RC y los moderadores potenciales.

Primero, discutiremos la fuerza de las relaciones y el papel de los moderadores. Luego pasaremos a definir un enfoque teórico para interpretar la relación y los moderadores relacionados considerados a la luz de la literatura previa y señalar nuevas perspectivas y predicciones.

Del metanálisis de todos los estudios seleccionados, surgió que la relación es negativa y significativa (r=−0,21), con una tendencia similar cuando se consideran solo los estudios en los que se probó el PM a través de pruebas en la tarea (r=−.23). De acuerdo con las pautas ampliamente utilizadas, la correlación generalmente se puede considerar en un rango bajo a moderado (ver, por ejemplo, Cohen, 1992), como lo sugieren Delgado et al. (2018). Como sugirieron Gignac y Szodorai (2016) para la investigación que aborda las diferencias psicológicas individuales, las correlaciones que van desde .19 a .29 pueden considerarse en el percentil 50 ("medio"). Además, junto con la magnitud del efecto, argumentamos que el significado de este resultado también debe interpretarse a la luz de la evidencia de que un tamaño del efecto que oscila entre −0,21 y −0,32 es relevante en el campo RC porque representa aproximadamente dos tercios del crecimiento anual en RC durante la escuela primaria (Luyten et al., 2017), y alrededor de un tercio del efecto de las intervenciones de recuperación de lectura (Scammacca et al., 2015).

En particular, la fuerza de la asociación encontrada en el presente estudio refleja la encontrada en un metanálisis anterior (es decir, −0.24) realizado para evaluar la relación entre MW y el desempeño de los adultos en un amplio conjunto de habilidades cognitivas. tareas distintas de RC (p. ej., control de interferencia, atención sostenida, búsqueda visual; Randall et al., 2014). Por el contrario, fue más bajo que lo encontrado por D'Mello y Mills (2021), quienes fusionaron los resultados de su laboratorio con los de lectura informados en el estudio de Randall et al., lo que resultó en una correlación de r {{5 }} −.31.

En general, nuestros resultados convergen con hallazgos previos que respaldaban una relación negativa entre MW y el desempeño de tareas en general (ver, por ejemplo, Randall et al., 2014) y RC en particular. En particular, tal relación es relativamente consistente a través de metodologías y moderadores potenciales. En particular, se encontró un efecto significativo de la edad, con una mayor relación negativa en adultos, y un efecto de la evaluación de MW, con una relación casi nula entre RC y MW cuando este último se mide a través de medidas basadas en rasgos en lugar de sondas o post. -autoinforme. Finalmente, hubo un efecto marginal del lenguaje, pero no se encontraron efectos de la memoria de trabajo, la dificultad del texto, el interés por el tema, el tipo de texto (narrativo versus informativo) y la longitud del texto. Teniendo en cuenta la edad, la relación entre MW y RC se volvió más negativa con el aumento de la edad, con un cambio estimado de -0,016 por año. Es de destacar que los estudios incluidos en esta revisión incluyeron participantes en edad escolar o adultos; por lo tanto, no consideramos la literatura sobre el envejecimiento, que generalmente informa que los adultos mayores tienden a exhibir una tasa más baja de MW que los adultos más jóvenes (p. ej., Krawietz et al., 2012). Si el MW tiende a reducirse a lo largo de los años, se podría plantear la hipótesis de que las personas más jóvenes tienden a estar más acostumbradas al MW, mientras que aquellos cuyas mentes divagan con más frecuencia como adultos podrían tener dificultades más pronunciadas para inhibir pensamientos no relacionados con tareas, lo que lleva a una asociación más fuerte. entre MW y RC.

Teniendo en cuenta el idioma, la mayoría de los estudios se realizaron en textos en inglés y una minoría en alemán, árabe e italiano, y el idioma no resultó ser un moderador significativo. Finalmente, se debe subrayar que no hubo estudios en los que se requiriera la lectura en un segundo idioma, y ​​la investigación adicional debe abordar la relación entre los cambios de MW y RC en los estudiantes de un segundo idioma.

Desde una perspectiva teórica, la correlación significativa significa que los dos constructos se superponen, al menos en términos de covarianza, ya que la relación entre MW y RC es relativamente consistente e independiente de un conjunto de moderadores clave que la literatura previa destacó como marcadores significativos de cualquiera de los dos. MW o RC. Un conjunto de factores compartidos que involucran tanto las características del texto como las diferencias individuales en la memoria de trabajo podrían influir tanto en la eficiencia de RC como en la ocurrencia de MW, pero parecen no afectar la relación entre los dos constructos; especulando que tanto MW como RC podrían modificar sus caminos en consecuencia, al menos hasta cierto punto, dentro de una relación inversa. Dentro de este punto de vista, un modelo causal unilateral como el modelo en cascada de falta de atención (Smallwood, 2011) podría no capturar completamente la naturaleza de la relación y los fundamentos compartidos.
Por lo tanto, proponemos interpretar la relación entre RC y MW como una "oscilación hacia arriba y hacia abajo", donde cuando una dimensión está arriba, la otra baja y viceversa, con el movimiento de los dos lados de la oscilación (es decir, MW y RC) según lo determinado por factores compartidos y específicos del lado (ver Fig. 4).

Con base en el presente metanálisis, la memoria de trabajo, la dificultad del texto, el tema de interés y la longitud del texto pueden considerarse entre los factores compartidos que impactan igualmente en los procesos de MW y RC, posiblemente modulados por diferencias individuales en el control atencional que impactan aún más en la medida en que el lector puede adaptarse a las solicitudes internas y externas. Sin embargo, dado que MW y RC son dos construcciones que no se superponen por completo, también reconocemos que puede haber factores específicos del sitio que impulsan el movimiento principalmente de un lado del columpio, como el estado de ánimo para MW o las habilidades de decodificación y el vocabulario para RC. . Estos factores específicos del sitio, aunque ejercen una influencia principalmente en un lado de la oscilación (p. ej., MW), pueden tener una influencia indirecta en el otro lado (p. ej., RC).

Con base en este enfoque teórico, se pueden presentar algunas consideraciones adicionales con respecto a los factores compartidos o específicos del sitio.

En primer lugar, se sabe que la memoria de trabajo, que está estrictamente relacionada con el control de la atención, afecta tanto a MW (McVay & Kane 2009; Randall et al., 2014; Unsworth & McMillan, 2013) como a RC (De Beni, et al., 1998; Follmer, 2018; Palladino et al., 2001). La baja capacidad de la memoria de trabajo se asocia con un aumento de los pensamientos fuera de la tarea (es decir, MW), lo que a su vez podría afectar el rendimiento en tareas que exigen atención, como la lectura (McVay y Kane, 2012). Sin embargo, la baja memoria de trabajo también se reconoce como un componente clave del proceso de comprensión lectora en sí mismo, que implica la capacidad de actualizar información relevante y descartar la irrelevante (Palladino et al., 2001). Este proceso resulta ser particularmente relevante en la construcción de un modelo de situación.

Al leer un texto fácil que de repente se vuelve difícil al cargar los procesos de la memoria de trabajo (p. ej., oraciones más largas, palabras de baja frecuencia), deberíamos observar una disminución de MW y mayores recursos en el rendimiento de comprensión. Por el contrario, alguien con baja capacidad de memoria de trabajo encontraría dificultades en los procesos de comprensión (p. ej., perder o ser incapaz de detectar información relevante) o un control atencional reducido con un MW aumentado. En otras palabras, esta persona podría no ser capaz de ajustar dinámicamente los recursos cognitivos, lo que resultaría en un PM alto y una comprensión lectora baja. Un patrón similar podría aplicarse a los otros moderadores incluidos en el presente estudio, como la dificultad del texto y el interés del tema.

Algunos estudios previos sugirieron que la susceptibilidad a MW no dependía del contexto RC (McVay & Kane, 2012) y que el interés tenía un efecto indirecto en la comprensión lectora a través de MW (Unsworth & McMillan, 2013). Por el contrario, la capacidad de la memoria de trabajo tuvo un efecto directo en RC e indirecto a través de MW, lo que sugiere que, al menos en algunos casos, MW tiene una influencia causal en RC. Sin duda, la literatura también informa sobre un conjunto de determinantes específicos que aumentan la probabilidad de MW y que podrían, indirectamente, afectar RC a través de MW.

Por ejemplo, las personas que habían revisado sus planes para el futuro cercano justo antes de leer un texto tenían más probabilidades de participar en MW al leer (Kopp et al., 2015). Sin embargo, la mayor parte de la literatura sobre la relación entre MW y RC proviene de investigadores que investigaron principalmente los efectos de MW en RC, pero se ha recopilado menos evidencia sobre cómo RC puede modular MW. Por lo tanto, podríamos desarrollar una propuesta adicional para futuras investigaciones, es decir, analizar si las diferencias individuales en los procesos cognitivos y lingüísticos que subyacen a RC podrían actuar como desencadenantes de MW. Desde este punto de vista, podríamos plantear la hipótesis de que las diferencias individuales en las funciones cognitivas generales utilizadas en la lectura (Li et al., 2022) juegan un papel en la relación entre MW y RC.

Se sabe que RC se ve afectado tanto por las habilidades de decodificación como por las habilidades lingüísticas, según Simple View of Reading (Gough & Tunmer, 1986). Se ha descubierto que las personas con trastornos de la lectura, por ejemplo, divagan más en la lectura a su propio ritmo en comparación con la lectura de texto a voz (Bonifacci et al., 2022). Esto sugiere que aliviar la carga cognitiva asociada con la decodificación en lectores deficientes les permitiría concentrarse más en la tarea o, por el contrario, participar en la decodificación aumenta la probabilidad de participar en MW. Por lo tanto, el control atencional deficiente y el MW posterior, en algunos casos, pueden ser el resultado de dificultades de decodificación que sobrecargan los recursos cognitivos de los participantes.

En otros casos, un conjunto de debilidades en el proceso de comprensión, como en el caso de los malos comprensivos (p. ej., un metanálisis de Spencer & Wagner, 2018), puede hacer que la mente divague. Las fallas en cada paso del coFinalmente, las dificultades para recuperar conocimientos previos y la falta de un modelo de instrucción e integración de conocimientos previos de comprensión de lectura conducirían a una "sobrecarga" en términos de control atencional, lo que aumenta aún más la posibilidad de que la mente participe en MW. .

Por ejemplo, un vocabulario deficiente (Spencer et al., 2014) podría interferir con el primer nivel superficial de comprensión del texto, permitiendo que la mente busque significados y aumentando la probabilidad de pensamientos fuera de lugar. Las dificultades en gramática, morfología y habilidades sintácticas (p. ej., Tong et al., 2014; Tong et al., 2011) pueden afectar la construcción de micro y macroestructuras a nivel de proposición y, a su vez, restar recursos a la atención. control con una mayor posibilidad de MW frente a obstáculos en RC. Finalmente, las dificultades para recuperar conocimientos previos, la falta de conocimientos previos o las dificultades en el procesamiento inferencial pueden tener un efecto perjudicial en la capacidad de construir un modelo de situación. Cuando las personas no logran construir un modelo situacional, se piensa que se desconectan del texto y la mente divaga (Kahmann et al., 2022).

En segundo lugar, el efecto más fuerte en los índices de moderación se refiere a la evaluación metodológica de MW. Específicamente, se utilizan cuestionarios basados ​​en rasgos (es decir, cuando se les pide a las personas que informen sobre su nivel de MW en la vida diaria) para evaluar el MW en lugar de sondeos en línea (es decir, cuando se requiere que las personas respondan a sondeos de pensamiento para evaluar su MW momentáneo). mientras realiza una tarea de lectura) implicaría un aumento promedio de 0.30 en la correlación entre PM y comprensión de texto, lo que llevaría a una correlación casi nula.

Por el contrario, las medidas de MW tanto en línea como posteriores al autoinforme producen resultados similares a los de las sondas (consulte la Tabla 2). Aunque, en general, la evaluación de PM basada en rasgos y las sondas pueden considerarse positivamente relacionadas (McVay & Kane 2009; Seli et al., 2016), la fuerza de esta asociación suele ser débil. A la luz de los resultados de nuestro metanálisis para el cual las medidas de MW basadas en rasgos tienden a tener una correlación nula con el rendimiento de RC, uno podría cuestionar la validez de las medidas basadas en rasgos en la investigación de lectura, ya que pueden estar vagamente relacionadas con la compleja red de procesos vinculados a la construcción de MW (p. ej., Seli et al., 2016). Con respecto a nuestro enfoque teórico propuesto anteriormente, la ausencia de una relación entre el rasgo MW y RC está en línea con la idea de que el efecto oscilante podría actuar solo en el proceso en línea de MW durante la tarea: mientras que el estado MW refleja experiencias momentáneas (transitorias), el rasgo MW podría estar más relacionado con la personalidad y la identidad de una persona (da Silva, 2020).

Desde este punto de vista, las dos medidas (es decir, estado/rasgo) pueden capturar solo procesos parcialmente superpuestos que pueden influir de manera diferente en el efecto de MW en RC. No encontramos efectos de moderación con respecto a cómo se midió RC (es decir, preguntas de opción múltiple frente a preguntas abiertas frente a verdadero o falso). Sin embargo, el número relativamente bajo de estudios que utilizan preguntas abiertas dificulta especular sobre las posibles razones detrás de la falta de un efecto. Sería útil realizar más investigaciones que comparen directamente el desempeño en preguntas abiertas y de opción múltiple para desentrañar la relación entre MW y el tipo de pregunta.

En resumen, nuestra propuesta de un efecto oscilante es complementaria, más que contrastante, con el modelo de desatención en cascada (Smallwood, 2011), y sugiere que podría haber factores compartidos que influyan en ambos constructos simultáneamente. Por el contrario, en otros casos, puede haber influencias causales de uno de los lados que afectan indirectamente al otro lado. Las capacidades de control atencional pueden modular la forma en que el lector puede ajustar la aparición de MW mientras lee de acuerdo con las características del texto y la capacidad de los lectores. Los estudios futuros deberían comprender mejor los efectos compartidos e indirectos (mediación), teniendo en cuenta ambas perspectivas, incluidas las medidas de MW en los estudios de RC y viceversa, y posiblemente involucrando a grupos de participantes con trastornos específicos en el control atencional (p. ej., TDAH), decodificación (p. ej., , dislexia) o habilidades de comprensión (p. ej., poca comprensión). También hay que subrayar que la relación entre RC y MW, aunque significativa, se encuentra en el rango moderado; por lo tanto, las dos construcciones solo se superponen parcialmente, y cada una de ellas también podría tener características y vías independientes. Con base en nuestros resultados sobre los procedimientos de evaluación de MW, los investigadores deben interpretar cuidadosamente los resultados de los estudios en los que solo se han empleado medidas basadas en rasgos para estimar la tendencia individual a MW o a desconectarse mientras lee.

Hay algunas limitaciones en el presente estudio que deben ser consideradas. Primero, en la mayoría de los análisis sobre moderadores, el número de datos disponibles fue limitado y con una variabilidad limitada, aunque aceptable. En particular, se necesita más evidencia con respecto al papel del interés del texto y la dificultad del texto. Además, no se consideraron otros factores, como la distinción entre SM voluntario e involuntario, debido a la ausencia de información suficiente en los estudios seleccionados. Finalmente, la literatura gris no se incluyó en el metanálisis, con una sobrestimación potencial del efecto informado. Sin embargo, en este sentido, dada la correlación de pequeña a mediana encontrada y la ausencia de un sesgo de publicación significativo, la falta de literatura gris no parece restar valor a la interpretación general de los hallazgos del presente estudio. Finalmente, no fue posible controlar con precisión la longitud de la sección, porque esta información no se informó de manera consistente en todos los estudios; por lo tanto, se consideró el número total de palabras del texto, que no fue significativo.

A pesar de estas limitaciones, este es, hasta la fecha, el primer análisis sistemático de la magnitud de la relación entre MW y RC. Los resultados actuales están de acuerdo con la opinión de que MW puede ser perjudicial para RC, pero aún no se han documentado las vías causales que pueden determinar dicha relación.

Sin embargo, nuestros resultados pueden tener implicaciones prácticas inmediatas. Por ejemplo, es importante promover la conciencia de la relación entre MW y RC en entornos educativos. MW no es solo una "distracción" de la lectura, sino un componente del proceso que puede activarse según los textos y las características de los participantes. Desarrollar estrategias para reducir MW (p. ej., atención plena) podría mejorar RC y, por otro lado, trabajar en textos para favorecer RC (p. ej., legibilidad, tema de interés) podría reducir la participación de los participantes en MW. Un tema final que podría abrir más investigaciones está relacionado con los contenidos de MW. Dado que se ha encontrado que MW, en ciertas ocasiones, tiene efectos beneficiosos sobre la cognición, la investigación adicional debería responder a la pregunta sobre "qué contenidos de MW interfieren con RC y cuáles son, en cambio, beneficiosos".

Contribuciones de los autores

CV y EC realizaron la investigación bibliográfica, evaluaron conjuntamente el resumen y el texto completo incluidos en el estudio, sistematizaron los datos para el análisis, PB y LD supervisaron y contribuyeron a cada paso de la investigación, CV realizaron el análisis estadístico, PB y LD escribió un primer borrador del artículo, todos los autores revisaron el manuscrito.

Fondos

Financiación de acceso abierto proporcionada por Alma Mater Studiorum - Università di Bologna dentro del Convenio CRUI-CARE. No se recibieron fondos, subvenciones u otro tipo de apoyo

Disponibilidad de datos

La síntesis de la literatura revisada en este estudio está disponible abiertamente en Open Science Framework: https://osf.io/v835e/

Disponibilidad de código

El código utilizado para realizar el metanálisis está disponible abiertamente en Open Science Framework: https://osf.io/v835e/

Declaraciones

Conflictos de intereses/Intereses enfrentados Los autores no tienen conflictos de intereses que declarar que sean relevantes para el contenido de este artículo.

La aprobación de ética no es aplicable

El consentimiento para participar no es aplicable

El consentimiento para la publicación no es aplicable

Acceso abierto

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Referencias

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