Decision-making models of remember-know judgments: Comment on Rotello, Macmillan, and Reeder (2004).
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The sum-difference theory of remembering and knowing (STREAK) provides a sophisticated account of many interactions in the remember-know (R-K) area (C. M. Rotello, N. A. Macmillan, & J. A. Reeder, 2004). It assumes 2 orthogonal strength dimensions and oblique criterion planes. Another dual-process model (J. T. Wixted & V. Stretch, 2004) with one decision axis has also been applied to R-K judgments with considerable success and provides new insights into the processes involved. An analysis of the 4 major R-K interactions can also be explained by a simpler one-dimensional signal detection theory (J. C. Dunn, 2004a). However these models do not make contact with standard work on recognition memory, so their scope is limited. To bridge this gap, a global-matching model (a theory of distributed associative memory [TODAM]) for R-K judgments is proposed. This model can produce good fits to the data, and there are established experimental manipulations with which to test it. It provides further support for the idea that R judgments are based on associative information, whereas K judgments are based on item information.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle