Notice bibliographique
Résumé
It is well established that two predictor cues (A and B) of a common outcome interact in that the judgement of the relationship between each cue and the outcome is influenced by the pairing history of the other cue with that outcome. For example, when the contingency of A with an outcome is weaker than the contingency of B with that outcome, the rating of the predictiveness of A is reduced relative to a situation where only A is paired with the outcome. One explanation of such cue interaction effects is provided by the conditional deltaP account. Spellman (1996b) derived a counterintuitive prediction of the conditional deltaP account where cue interaction should not occur under certain conditions even though a relatively poor predictor of an outcome is paired with a relatively good predictor of that outcome. However, Spellman (1996b) did not provide data to evaluate this prediction. In the present paper, we report the relevant data and show that they are consistent with the conditional deltaP account. A competing account of cue interaction is provided by the Rescorla-Wagner (RW) model. We derive the predictions of the RW model for the conditions specified by Spellman (1996b), and show that at asymptote the predictions of the RW model are identical to those of the conditional deltaP account.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».