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Enregistrement W2060674554 · doi:10.1037/0278-7393.30.3.615

Testing Theories of Recognition Memory by Predicting Performance Across Paradigms.

2004· article· en· W2060674554 sur OpenAlexaff
David G. Smith, Matthew J. J. Duncan

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Learning Memory and Cognition · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecallVariance (accounting)Two-alternative forced choicePsychologyProcess (computing)Detection theoryCognitive psychologyFlexibility (engineering)Artificial intelligenceMathematicsComputer scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Signal-detection theory (SDT) accounts of recognition judgments depend on the assumption that recognition decisions result from a single familiarity-based process. However, fits of a hybrid SDT model, called dual-process theory (DPT), have provided evidence for the existence of a second, recollection-based process. In 2 experiments, the authors tested predictions of DPT and SDT by comparing the invariance of parameter estimates between yes/no (Y/N) and 2-alternative forced-choice (2AFC) testing paradigms. Both experiments showed DPT recollection estimates in Y/N to be poorly correlated with recollection estimates in 2AFC. In Experiment 2, SDT predictions explained more variance than DPT predictions. The authors evaluate and discuss the extent to which each model possesses theoretical validity versus computational flexibility in curve fitting.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,101
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,101
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations62
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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