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Enregistrement W2009901388 · doi:10.1023/a:1009496604922

Daily events and dream content: Unsuccessful matching attempts.

2000· article· en· W2009901388 sur OpenAlexaff
Francine Roussy, Manon Brunette, Pierre Mercier, Isabelle Gonthier, Jean Grenier, Michelle Sirois-Berliss, Monique Lortie‐Lussier, Joseph De Koninck

Notice bibliographique

RevueDreaming · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSleep and Wakefulness Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDreamPsychologyContent (measure theory)Matching (statistics)Cognitive psychologyPsychoanalysisPsychotherapistStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Event descriptions (ED) from 6 different days and 6 corresponding morning dream reports (DR) were obtained from 13 participants. In a within-participant matching task, 14 untrained undergraduate student judges attempted to pair 6 EDs to 6 corresponding DRs for each of 6 participants. In a between-participant matching task, the same judges attempted to match 6 EDs from different participants to their respective DRs. For the within-participant task, a significance test for a single mean indicated that judges were unable to match dreams to their corresponding daily events at better than chance levels. For the between-participant matching task, however, it appears that judges were able to make pairs at significant levels but were still making on average less than 2 out of the possible 6 pairs per item. In a ranking task, two different judges read 1 ED and 6 DRs and then ranked the dreams from 1 to 6, 1 being most likely to be related to the ED and 6 being the least likely. Statistical tests revealed that dreams did not obtain better ranks (closer to 1) when they were the correct match than when they were not. These data appear to demonstrate that independent observers are unable to detect a clear resemblance between participants' daily events and manifest dream content.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,082
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,082
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations25
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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