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Enregistrement W1992646962 · doi:10.1080/09658211.2014.982657

False recognition of instruction-set lures

2014· article· en· W1992646962 sur OpenAlex
Evan T. Curtis, Chrissy M. Chubala, Jackie Spear, Randall K. Jamieson, William E. Hockley, Matthew J. C. Crump

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMemory · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFalse memoryPsychologyFalse alarmSet (abstract data type)Constant false alarm rateCognitive psychologyArtificial intelligenceComputer scienceRecall

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

False remembering has been examined using a variety of procedures, including the Deese-Roediger-McDermott procedure, the false fame procedure and the two-list recognition procedure. We present six experiments in a different empirical framework examining false recognition of words included in the experimental instructions (instruction-set lures). The data show that participants' false alarm rate to instruction-set lures was twice their false alarm rate to standard lures. That result was statistically robust even when (1) the relative strength of targets to instruction-set lures was increased, (2) participants were warned about the instruction-set lures, (3) the instruction-set lures were camouflaged in the study instructions and (4) the instruction-set lures were presented verbally at study but visually at test. False recognition of instruction-set lures was only mitigated when participants were distracted between encountering the instruction-set lures and studying the training list. The results confirm the ease with which recognition succumbs to familiarity and demonstrate the robustness of false recognition.

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.

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)0,001
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 enseignants0,260
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,226 · 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