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Enregistrement W2086166067 · doi:10.1037//0278-7393.26.3.547

The source of feelings of familiarity: The discrepancy-attribution hypothesis.

2000· article· en· W2086166067 sur OpenAlexaff
Bruce W. A. Whittlesea, Lisa D. Williams

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Learning Memory and Cognition · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyFeelingFluencyAttributionCognitive psychologyPerceptionProcessing fluencySocial psychologyStimulus (psychology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many investigators have observed that the feeling of familiarity is associated with fluency of processing. The authors demonstrated a case in which the feeling of familiarity did not result from fluency per se; they argued that it resulted instead from perceiving a discrepancy between the actual and expected fluency of processing (B. W. A. Whittlesea & L. D. Williams, 1998). In this article, the authors extend that argument. They observed that stimuli that are experienced as strongly familiar when presented in isolation are instead experienced as being novel when presented in a rhyme or semantic context. They interpreted that result to mean that in those other contexts, the subjects brought a different standard to bear in evaluating the fluency of their processing. This different standard caused the subjects to perceive their performance not as discrepant, but as coherent in one case and incongruous in the other. The authors suggest that the perception of discrepancy is a major factor in producing the feeling of familiarity. They further suggest that the occurrence of that perception depends on the task in which the person is engaged when encountering the stimulus, because that task affects the standard that the person will apply in evaluating their processing.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations261
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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