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Enregistrement W2079341842 · doi:10.1080/09084280802324333

The Relative Importance of Suboperations of Prospective Memory

2008· article· en· W2079341842 sur OpenAlexaff
Anik Guimond, Claude M. J. Braun, Isabelle Rouleau, Lucie Godbout

Notice bibliographique

RevueApplied Neuropsychology · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCognitive Functions and Memory
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProspective memoryRetrospective memoryTask (project management)Cognitive psychologyContext (archaeology)PsychologyComputer scienceWorking memoryCognitionEpisodic memoryExplicit memory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An event-based and a time-based prospective memory (PM) task, a script generation task, several working memory tasks, an incidental retrospective memory task, and a screen clock were implemented on the computer in one integrated procedure lasting between one and two hours. The procedure was designed to simulate four working days and four nights for a white-collar employee. Sixty-eight normal participants completed the task. Time-based prospective memory (self-injecting and going to bed at preordained times of day) shared unique variance with clock checking, but hardly at all with incidental retrospective memory. On the other hand, event-based prospective memory (answering a faint telephone cue as quickly as possible) shared unique variance with incidental retrospective memory of formally task irrelevant context and less with clock checking. The latter correlational dissociation of event-based versus time-based PM by retrospective memory reached significance, inspiring the idea that administrative versus clerical work might each impose its own type of PM demands. In both types of PM, low-level abilities (use of external aids and incidental encoding of context, respectively) seem to be critical for good performance, more so than for high-order executive functions. Our software is offered to the readership to explicitate these findings further or for other research pursuits.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations6
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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