Item order matters in a function learning task.
Notice bibliographique
Résumé
In a function learning task, participants are taught the relationship between 2 variables, a predictor (e.g., the dosage of a drug) and a criterion (e.g., its effect on mood). Of particular interest in this article is the question of what information does a participant use to generate a response for test examples that fall outside the training region-so-called, extrapolation items. In this article, we test whether the presentation of training items has an impact on the pattern of responses for items requiring participants to extrapolate, and examine, whether the 2 dominant accounts of function learning (Population of Linear Experts [POLE]: Kalish, Lewandowsky, & Kruschke, 2004; and Extrapolation Association Model [EXAM]: DeLosh, Busemeyer, & McDaniel, 1997) can account for this effect. The results show that a manipulation of trial-to-trial changes in the relative magnitudes of the predictor and criterion does influence subsequent extrapolation, and neither POLE, nor EXAM, was able to account for this effect in their current forms. We demonstrate that a model that encodes information about the trial-to-trial changes in the predictor and criterion, and which subsequently uses this information to adjust the retrieved value of the criterion, can account for the effect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».