Discriminating famous from fictional names based on lifetime experience: Evidence in support of a signal-detection model based on finite mixture distributions.
Notice bibliographique
Résumé
It is widely accepted that signal-detection mechanisms contribute to item-recognition memory decisions that involve discriminations between targets and lures based on a controlled laboratory study episode. Here, the authors employed mathematical modeling of receiver operating characteristics (ROC) to determine whether and how a signal-detection mechanism contributes to discriminations between moderately famous and fictional names based on lifetime experience. Unique to fame judgments is a lack of control over participants' previous exposure to the stimuli deemed "targets" by the experimenter; specifically, if they pertain to moderately famous individuals, participants may have had no prior exposure to a substantial proportion of the famous names presented. The authors adopted established models from the recognition-memory literature to examine the quantitative fit that could be obtained through the inclusion of signal-detection and threshold mechanisms for two data sets. They first established that a signal-detection process operating on graded evidence is critical to account for the fame judgment data they collected. They then determined whether the graded memory evidence for famous names would best be described with one distribution with greater variance than that for the fictional names, or with two finite mixture distributions for famous names that correspond to items with or without prior exposure, respectively. Analyses revealed that a model that included a d' parameter, as well as a mixture parameter, provided the best compromise between number of parameters and quantitative fit. Additional comparisons between this equal-variance signal-detection mixture model and a dual-process model, which included a high-threshold process in addition to a signal-detection process, also favored the former model. In support of the conjecture that the mixture parameter captures participants' prior experience, the authors found that it was increased when the analysis was restricted to names in occupational categories for which participants indicated high exposure.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».