MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2143047424 · doi:10.1037/0278-7393.34.3.556

Revisiting evidence for modularity and functional equivalence across verbal and spatial domains in memory.

2008· article· en· W2143047424 sur OpenAlexafffund
Katherine Guérard, Sébastien Tremblay

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Learning Memory and Cognition · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRecallSpatial memoryInterference theoryVerbal memoryCognitive psychologyComputer scienceModularity (biology)Short-term memoryArticulatory suppressionEquivalence (formal languages)Working memorySet (abstract data type)PsychologyCognitionMathematicsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors revisited evidence in favor of modularity and of functional equivalence between the processing of verbal and spatial information in short-term memory. This was done by investigating the patterns of intrusions, omissions, transpositions, and fill-ins in verbal and spatial serial recall and order reconstruction tasks under control, articulatory suppression, and spatial tapping conditions. The authors observed that when tasks were fully equated, all patterns of errors were equivalent between the verbal and spatial domains. Moreover, articulatory suppression interfered more with the verbal memory tasks than with the spatial memory tasks. This interference was mostly due to an increase of omissions and transpositions. Similarly, tapping was more disruptive of spatial memory than of verbal memory tasks and affected primarily the number of omissions and transpositions. The patterns of errors and their interaction with interference are discussed in light of the predominant approaches to modeling memory and provide a rich set of data for modeling efforts.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,005
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations76
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Experimental Psychology Learning Memory and CognitionMême sujetMemory Processes and InfluencesTravaux en français237 207