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Enregistrement W2080510805 · doi:10.1080/13548500601164404

Remembering without a past: Individuals with anterograde memory impairment talk about their lives

2007· article· en· W2080510805 sur OpenAlexafffund
Maria I. Medved

Notice bibliographique

RevuePsychology Health & Medicine · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueIdentity, Memory, and Therapy
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth Canada
Mots-clésAutobiographical memoryNarrativePsychologyStorytellingAnterograde amnesiaCognitive psychologyAmnesiaEyewitness memoryForgettingCompensation (psychology)Memory errorsLinguisticsSocial psychologyRecall

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes the linguistic resources people with anterograde amnesia draw on in conversational narratives. Because of their problems in recollecting post-morbid memories, it is particularly challenging for such individuals to refer to personal experiences. Seven patients with anterograde memory impairments due to neurotrauma were interviewed one year post-event. Among other topics, they were asked to talk about their new lives and selves, which was expected to be a precarious affair given that they did not have many or any autobiographical memories. Microanalyses of their narratives identified three readily available linguistic resources that participants used to facilitate their storytelling. These were categorized as "memory importation" (transplanting a past memory into the present), "memory appropriation" (taking another's memory as one's own), and "memory compensation" (searching for memories). It is argued that although these resources were not always efficiently used by participants and their use often violated conversational expectations, these linguistic techniques provided a helpful means to sustain the production of personal narratives, even in the absence of autobiographical memory.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,368 · 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.

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

Citations9
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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