Individual differences in working memory, secondary memory, and fluid intelligence: Evidence from the levels-of-processing span task.
Notice bibliographique
Résumé
Individual differences in working memory (WM) are related to performance on secondary memory (SM), and fluid intelligence (gF) tests. However, the source of the relation remains unclear, in part because few studies have controlled for the nature of encoding; therefore, it is unclear whether individual variation is due to encoding, maintenance, or retrieval processes. In the current study, participants performed a WM task (the levels-of-processing span task; Rose, Myerson, Roediger III, & Hale, 2010) and a SM test that tested for both targets and the distracting processing words from the initial WM task. Deeper levels of processing at encoding did not benefit WM, but did benefit subsequent SM, although the amount of benefit was smaller for those with lower WM spans. This result suggests that, despite encoding cues that facilitate retrieval from SM, low spans may have engaged in shallower, maintenance-focused processing to maintain the words in WM. Low spans also recalled fewer targets, more distractors, and more extralist intrusions than high spans, although this was partially due to low spans' poorer recall of targets, which resulted in a greater number of opportunities to commit recall errors. Delayed recall of intrusions and commission of source errors (labeling targets as processing words and vice versa) were significant negative predictors of gF. These results suggest that the ability to use source information to recall relevant information and withhold recall of irrelevant information is a critical source of both individual variation in WM and the relation between WM, SM, and gF. (PsycINFO Database Record (c) 2013 APA, all rights reserved).
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».