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Enregistrement W2047684761 · doi:10.1037//0278-7393.26.4.1005

When lust is lost: Orthographic similarity effects in the encoding and reconstruction of rapidly presented word lists.

2000· article· en· W2047684761 sur OpenAlexaff
Michael E. J. Masson, Judy I. Caldwell, Bruce W. A. Whittlesea

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Learning Memory and Cognition · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSimilarity (geometry)Encoding (memory)Word (group theory)PsychologyArtificial intelligenceNatural language processingComputer scienceCognitive psychologySpeech recognitionLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A reconstructive account of memory is presented to explain the finding that report of a word (C2) appearing in a rapidly presented list is reduced when it is orthographically similar to an earlier word (C1) in the list. By this account, the effect arises when the list is reconstructed from memory, not at the time of list presentation as proposed by accounts based on failure of encoding or tokenization. The reconstructive account is supported by a series of experiments that show a retroactive effect in which report of C1 is enhanced by similarity to C2; a nonword C1 can either interfere with or enhance report of C2, depending on how accurately C1 is encoded; manipulation of reconstructive processes can eliminate or enhance the effect of orthographic similarity; and a bidirectional trade-off in the report of an orthographically similar C1-C2 pair, whereby report of one member compromises report of the other.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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