Notice bibliographique
Résumé
Two highly studied memory functions are memory for associations (items presented in pairs, such as SALT-PEPPER) and memory for order (a list of items whose order matters, such as a telephone number). Order- and association-memory are at the root of many forms of behaviour, from wayfinding, to language, to remembering people's names. Most researchers have investigated memory for order separately from memory for associations. Exceptions to this, associative-chaining models build an ordered list from associations between pairs of items, quite literally understanding association- and order-memory together. Alternatively, positional-coding models have been used to explain order-memory as a completely distinct function from association-memory. Both classes of model have found empirical support and both have faced serious challenges. I argue that models that combine both associative chaining and positional coding are needed. One such hybrid model, which relies on brain-activity rhythms, is promising, but remains to be tested rigourously. I consider two relatively understudied memory behaviours that demand a combination of order- and association-information: memory for the order of items within associations (is it William James or James William?) and judgments of relative order (who left the party earlier, Hermann or William?). Findings from these underexplored procedures are already difficult to reconcile with existing association-memory and order-memory models. Further work with such intermediate experimental paradigms has the potential to provide powerful findings to constrain and guide models into the future, with the aim of explaining a large range of memory functions, encompassing both association- and order-memory.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».