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Enregistrement W2127606449 · doi:10.1080/09658210701201312

Factors shaping vividness of memory episodes: Visitors’ long-term memories of the 1970 Japan World Exposition

2007· review· en· W2127606449 sur OpenAlexaff
David P. Anderson, Hiroyuki Shimizu

Notice bibliographique

RevueMemory · 2007
Typereview
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMuseums and Cultural Heritage
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyExposition (narrative)Autobiographical memoryTerm (time)Cognitive psychologyRecallArtLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated how visitors' psychological and behavioural factors, identified in the literature, shaped their vivid long-term memories of their experiences of the Japan World Exposition, Osaka, 1970 (Expo '70) as a context. In this study, 112 memory episodes were identified from the long-term memories of 48 participants; they were rated in terms of their memory vividness and on a set of factors including affect, agenda fulfilment, intentionality, and rehearsal. The influence of these factors on the vividness of episodic and/or autobiographic memories of experiences that occurred 34 years ago was examined in two stages. First, the relationship between memory vividness and individual factors was investigated separately. Second, the relationship between memory vividness and all factors was examined through a multiple regression analysis, and the relative importance of these factors on memory vividness identified. Stage one analysis showed that all factors except intentionality were related to memory vividness in individual analyses, and curvilinear relationships between memory vividness and the factors found. Stage two analysis, in which all factors were included in a multiple regression analysis, found that rehearsal was positively related to memory vividness and all other factors not significant in the presence of rehearsal.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,140 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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