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Enregistrement W2080291767 · doi:10.1037/0012-1649.38.1.3

The role of intentional forgetting in reducing children's retroactive interference.

2002· article· en· W2080291767 sur OpenAlexaff
Mark L. Howe

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Psychology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyForgettingDevelopmental psychologyCognitive psychologyInterference theoryCognitionWorking memory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Preschool and kindergarten children's retention of stories was examined in the presence of interfering information and instructions to forget. Children learned 2 stories and, 24 hr later, were asked to recall the 1st or 2nd story learned. Some of the children were instructed, either following acquisition or just prior to the retention test, to forget the 2nd, or interfering, story. A model was used to isolate storage and retrieval effects, and the results showed that (a) retroactive interference affected both storage- and retrieval-based forgetting rates for the younger children but only storage-based forgetting rates for the older children, (b) intentional forgetting reduced retroactive interference primarily by attenuating storage-based forgetting regardless of age, (c) intentional forgetting instructions were effective only at acquisition for preschoolers but at both acquisition and retention for kindergarteners, and (d) all children recalled the to-be-forgotten story as well as they recalled the to-be-remembered story. These results are interpreted in terms of reorganization and distinctiveness effects in storage.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,275
Score d'incertitude au seuil0,298

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)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,259 · 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'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

Citations26
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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