Phantom Recollection of Bridging and Elaborative Inferences
Notice bibliographique
Résumé
The phantom recollection model is a multiprocess analysis according to which memory judgments are collaboratively supported by one's recollection of an item in its context, a vaguer sense of stimulus familiarity, and the phantom recollection of the substance and even perceptual details of unstudied but related lures. Phantom recollection has previously been documented to support readers’ judgments of certain logical implications of sentences and discourse bridging inferences. This study evaluated the representational status of elaborative inferences in a comparable way. Subjects read blocks of brief passages and then judged explicit, bridging inference, elaborative inference, and control test items. Different subject groups were instructed to make their judgments with (1) a verbatim criterion, or (2) a gist criterion or (3) to accept only items implied but not stated in their passages. Multinomial tree processing analysis was applied to the data. Consistent with numerous other behavioral measures, these procedures provided evidence of phantom recollection support for bridging but not elaborative inferences. This outcome bears on the representational basis of elaborative inferences. The merits but also some hazards of the present methodology are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».