MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1987441496 · doi:10.1037/a0022368

Repetition and the SNARC effect with one- and two-digit numbers.

2011· article· en· W1987441496 sur OpenAlexaff
Shawn Tan, Peter Dixon

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Experimental Psychology/Revue canadienne de psychologie expérimentale · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCognitive and developmental aspects of mathematical skills
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNumerical digitStimulus (psychology)PsychologyLateralityArabic numeralsCognitionAudiologyCognitive psychologyCommunicationArithmeticDevelopmental psychologyMathematicsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The SNARC (Spatial Numerical Association of Response Codes) effect is the finding that small numbers elicit faster left than right responses and large numbers elicit faster right than left responses. This effect suggests that numbers activate left-right magnitude-laterality codes and that these codes interact with the selection of left-right responses. In the present research, subjects made parity decisions for one-digit numbers (in Experiment 1) and two-digit numbers (in Experiment 2), and we examined the effect of stimulus repetition on the SNARC effect. With single-digit stimuli, responses were faster and the SNARC effect was eliminated when stimuli were identical on successive trials. With two-digit stimuli, responses were faster when the ones digit was repeated, but the SNARC effect was found regardless of whether the digit was repeated or not. We argue that magnitude-laterality codes are activated in the process of accessing number information in memory and that this process can be short circuited if the visual stimulus matches that on the previous trial. Thus, no SNARC effect is found in Experiment 1 when identical stimuli are presented on successive trials. However, this result is not found in Experiment 2 because successive stimuli do not match even if the ones digit is repeated.

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations31
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Experimental Psychology/Revue canadienne de psychologie expérimentaleMême sujetCognitive and developmental aspects of mathematical skillsTravaux en français237 207