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Enregistrement W1961852048 · doi:10.1037/xlm0000141

Serial position functions in general knowledge.

2015· article· en· W1961852048 sur OpenAlexafffund
Matthew R. Kelley, Ian Neath, Aimée M. Surprenant

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Learning Memory and Cognition · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSerial position effectOptimal distinctiveness theoryPosition (finance)Competitor analysisDimension (graph theory)Set (abstract data type)Function (biology)Order (exchange)PsychologyMathematicsComputer scienceCognitive psychologySocial psychologyCombinatoricsRecallMarketingBiologyEconomicsBusinessEvolutionary biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Serial position functions with marked primacy and recency effects are ubiquitous in episodic memory tasks. The demonstrations reported here explored whether bow-shaped serial position functions would be observed when people ordered exemplars from various categories along a specified dimension. The categories and dimensions were: actors and age; animals and weight; basketball players and height; countries and area; and planets and diameter. In all cases, a serial position function was observed: People were more accurate to order the youngest and oldest actors, the lightest and heaviest animals, the shortest and tallest basketball players, the smallest and largest countries, and the smallest and largest planets, relative to intermediate items. The results support an explanation of serial position functions based on relative distinctiveness, which predicts that serial position functions will be observed whenever a set of items can be sensibly ordered along a particular dimension. The serial position function arises because the first and last items enjoy a benefit of having no competitors on 1 side and therefore have enhanced distinctiveness relative to mid-dimension items, which suffer by having many competitors on both sides.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,327

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, 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

Citations21
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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