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Enregistrement W2137646703 · doi:10.1177/2158244013489687

Alpha Meals

2013· article· en· W2137646703 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSAGE Open · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueVisual and Cognitive Learning Processes
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAlphanumericOptimal distinctiveness theoryRecallHomogeneousComputer scienceCognitive loadSet (abstract data type)Task (project management)Code (set theory)CognitionPsychologyCognitive psychologySocial psychologyMathematicsEngineeringOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Past research suggests that our ability to recall information increases when atypical items are presented within otherwise homogeneous sets. We investigated whether this effect applied to performance on practical, everyday tasks. In a computer-simulated restaurant scenario, participants acted as virtual servers, delivering “plates of food orders” to tables set up in different “rooms.” Plate destination was communicated using either a distinctive alphanumeric code or a homogeneous numeric code, both of which indicated the room and table number for delivery of food orders. We examined accuracy of plate delivery when two (low load) or three (high load) coded assignments were given per delivery trial. As expected, performance declined from the low- to high-load condition. Importantly, performance declined less with alphanumeric compared with all-numeric communication of assignments. Results suggest that increasing the distinctiveness of assignments, by using alphanumeric codes, can boost performance in real-life situations to significantly improve memory-related task performance, particularly when cognitive load is taxed.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil0,969

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0640,032

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,348 · 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