Construction, integration, and mind wandering in reading.
Notice bibliographique
Résumé
In two experiments, we investigated how text recall was related to moment-to-moment variations in mental state while reading, and how both recall and mental state were related to the interest value of the text. In both experiments, subjects read either an interesting text (a segment of Rice's Interview with the Vampire [A. Rice, 1997, Interview with the vampire, New York. NY: Ballantine Books] or a less interesting text (a segment of Thackery's The History of Pendennis [W. M. Thackery, 2009/1914, The history of Pendennis, Project Gutenberg, Retrieved from http://www.gutenberg.org/ebooks/7265]). The texts were read sentence-by-sentence on a computer screen, and subjects were periodically interrupted to answer a probe question. In Experiment 1, the probe asked whether subjects were attending to the text; in Experiment 2, the probe asked whether subjects were engaged with the story world. After reading the text, subjects were asked to recall as much of the story as possible. Recall of the material just prior to the probe was examined as a function of the whether the ratings were high, medium, or low. As expected, both on-task ratings and engagement ratings were higher for Interview than for Pendennis, but there were a substantial number of medium ratings given to both stories. In Experiment 1, there was a clear effect of story on recall over and above the effect of on-task rating. However, in Experiment 2, recall was purely a function of engagement rating. The results were interpreted in terms of a model in which recall is largely determined by the situation model representation of the narrative and in which engagement ratings (but not on-task ratings) provide a relatively pure index of the allocation of resources to processing of the situation model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».