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Enregistrement W2050146093 · doi:10.1037//0012-1649.36.6.778

Distinctiveness effects in children's long-term retention.

2000· article· en· W2050146093 sur OpenAlexaff
Mark L. Howe, Mary L. Courage, Roxana Vernescu, Melvine Hunt

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Psychology · 2000
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Animal Learning Development
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptimal distinctiveness theoryPsychologyContext (archaeology)Developmental psychologyRecallNumeral systemCognitive psychologySocial psychologyArithmetic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 3 experiments, kindergarten and second-grade children's retention was examined in the context of 2 distinctiveness manipulations, namely, the von Restorff and bizarre imagery paradigms. Specifically, children learned lists of pictures (Experiments 1a and 1b) or interactive images (Experiment 2) and were asked to recall them 3 weeks later. In Experiments 1a and 1b, distinctiveness was manipulated perceptually (changing colors) and conceptually (changing categories or switching to a numeral), whereas in Experiment 2, distinctiveness concerned the interaction (common or bizarre) between the referents. The results showed that (a) older children retained more information than younger children, (b) younger but not older children failed to benefit from numerically distinct information, and (c) distinctiveness in other domains facilitated children's retention. These results highlight the importance of distinctive information in children's retention.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0140,006

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,284 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations31
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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