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Enregistrement W2131771717 · doi:10.1037/a0028142

On the prevalence of directly retrieved autobiographical memories.

2012· article· en· W2131771717 sur OpenAlexafffund
Tuğba Uzer, Peter J. Lee, Norman Brown

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Learning Memory and Cognition · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAutobiographical memoryCued speechRecallCognitive psychologyPsychologyObject (grammar)Representation (politics)Computer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we used process measures to understand how people recall autobiographical memories in response to different word cues. In Experiment 1, participants provided verbal protocols when cued by object and emotion words. Participants also reported whether memories had come directly to mind. The self-reports and independent ratings of the verbal protocols indicated that directly recalled memories are much faster and more frequent than generated memories and are more prevalent when cued by objects than emotions. Experiment 2 replicated these results without protocols to eliminate any demand characteristics or output interference associated with the protocol method. In Experiment 3, we obtained converging results using a different method for assessing retrieval strategies by asking participants to assess the amount of information required to retrieve memories. The greater proportion of fast direct retrievals when memories are cued by objects accounts for reaction time differences between object and emotion cues, and not the commonly accepted explanation based on ease of retrieval. We argue for a dual-strategies approach that disputes generation as the canonical form of autobiographical memory retrieval and discuss the implication of these findings for the representation of personal events in autobiographical memory.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations131
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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