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Enregistrement W2069631751 · doi:10.1037/a0026780

Age differences in visual statistical learning.

2012· article· en· W2069631751 sur OpenAlexafffund
Karen L. Campbell, Shira Cohen‐Zimerman, M. Karl Healey, Michelle M. S. Lee, Lynn Hasher

Notice bibliographique

RevuePsychology and Aging · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Animal Learning Development
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychologyTask (project management)Young adultDevelopmental psychologyCognitive psychologyCognitionNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent work has shown that older adults' lessened inhibitory control leads them to inadvertently bind co-occurring targets and distractors. Although this hyper-binding effect may lead to the formation of more superfluous associations, and thus greater interference at retrieval for older adults, it may also lead to a greater knowledge of information contained within the periphery of awareness. On the basis of evidence that younger adults only show learning for statistical regularities contained within attended information, we asked whether older adults may also show learning for regularities contained within to-be-ignored information. Older and younger adults viewed a series of red and green pictures and performed a 1-back task on one of the colors. Unbeknownst to participants, both color streams were organized into triplets that occurred sequentially. Implicit memory for the triplets from both the attended and ignored streams was tested using a speeded detection task. Replicating previous work, younger adults demonstrated more learning for the attended triplets than the unattended triplets. Older adults, however, demonstrated similar learning for both the attended and ignored triplets, suggesting that contrary to popular belief, they may actually know more than younger adults about the world around them, including how seemingly irrelevant events co-occur.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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)0,0060,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,333 · 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'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

Citations92
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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