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Enregistrement W2110294364 · doi:10.3389/fpsyg.2010.00231

Categories and Range Effects in Human Spatial Memory

2010· article· en· W2110294364 sur OpenAlexaff
Ken Cheng, Marcia L. Spetch, Andros Hoan

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Animal Learning Development
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMacquarie University
Mots-clésCategorical variablePsychologyStimulus (psychology)CognitionCoding (social sciences)Cognitive psychologyRange (aeronautics)Affect (linguistics)CommunicationStatisticsMathematicsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After learning a particular target stimulus, such as a location, humans' judgments of whether a particular stimulus is the target or not is affected by the range of stimuli presented on tests. In such frequently found range effects, the peak of "yes" responses shifts toward the middle of the range of tested stimuli. Humans also code both the metric value and categorical information regarding a target stimulus, and use both forms of codes, such that responses are biased toward the category middle (category adjustment model, Duffy et al., 2010). Categorical codes should also affect range effects, with a test range crossing category boundaries producing less range effect than a test range within a category. We examined a set of past results presented in a review of range effects in humans (Thomas, 1993) for functional explanations in light of categorical coding, and found that all results could be reasonably explained. Additional experiments comparing range effects across vs. within a category found limited supporting evidence, perhaps because the range effects were weak. The adaptive functions of using (in part) categorical coding accounts for many seemingly peculiar biases in human cognition.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,672

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,281 · 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'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

Citations4
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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