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Enregistrement W2053491503 · doi:10.1348/000712605x68870

Segregation accuracy in item‐method directed forgetting across multiple tests

2006· article· en· W2053491503 sur OpenAlexaff
Phillip N. Goernert, Robert Lee Widner, Hajime Otani

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Psychology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensBrandon University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecallPsychologyForgettingSerial position effectRecall testFree recallTest (biology)Motivated forgettingCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two experiments examined recall across tests following item-method directed-forgetting instructions and the varying of presentation duration of items at study. For both immediate testing (Experiment 1) and delayed testing (Experiment 2), accurate recall of remember instruction items (R-items) exceeded the accurate recall of forget instruction items (F-items). However, some F-items from study were inaccurately recalled as R-items and R-items from study as F-items. Inaccurate recall persisted across tests for both immediate and delayed recall and increased across tests for immediate recall. We view the R-item advantage in accurate recall as consistent with the account they receive more rehearsal at study than do F-items. We view inaccurate recall as reflecting the bias to report items retrieved on an immediate test lacking instructional tags as F-items. On delayed tests, items retrieved lacking instructional tags are first assessed against a criterion point on a memory-strength continuum and those with strength above the criterion reported as R-items and those below the criterion as F-items.

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)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,816
Score d'incertitude au seuil0,692

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
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 savante0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,350 · 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'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

Citations11
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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