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Enregistrement W2003382119 · doi:10.3389/fpsyg.2015.00338

Chronologically organized structure in autobiographical memory search

2015· article· en· W2003382119 sur OpenAlexaff
Iva K. Brunec, Martin J. Chadwick, Amir‐Homayoun Javadi, Ling Guo, Charlotte P. Malcolm, Hugo J. Spiers

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesWellcome TrustJames S. McDonnell Foundation
Mots-clésAutobiographical memoryCued speechTimelinePsychologySet (abstract data type)Cognitive psychologyEvent (particle physics)Episodic memorySalientNarrativeChronesthesiaComputer scienceRecallCognitionArtificial intelligenceLinguisticsHistoryNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Each of us has a rich set of autobiographical memories that provides us with a coherent story of our lives. These memories are known to be highly structured both thematically and temporally. However, it is not known how we naturally tend to explore the mental timeline of our memories. Here we developed a novel cued retrieval paradigm in order to investigate the temporal element of memory search. We found that, when asked to search for memories in the days immediately surrounding a salient cued event, participants displayed a marked set of temporal biases in their search patterns. Specifically, participants first tended to jump back in time and retrieve memories from the day prior to the cued event. Following this they then transitioned forward in time, and retrieved memories from the day after the cued event. This pattern of results replicated in a second experiment with a much larger group of participants, and a different method of cueing the memories. We argue that this set of temporal biases is consistent with memory search conforming to a temporally ordered narrative structure.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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