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Enregistrement W2147382540 · doi:10.1111/j.1467-9280.2005.01601.x

Neuroimaging the Serial Position Curve

2005· article· en· W2147382540 sur OpenAlexaff
Deborah Talmi, Cheryl L. Grady, Yonatan Goshen‐Gottstein, Morris Moscovitch

Notice bibliographique

RevuePsychological Science · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroimagingPsychologySerial position effectDual (grammatical number)Functional magnetic resonance imagingLong-term memoryRecallNeuroscienceCognitive psychologyCognitionFree recall

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuroimaging data could help clarify the long-standing dispute between dual-store and single-store models of the serial position curve. Dual-store models assume that retrieval from late positions is dependent on short-term memory (STM), whereas retrieval from early positions is dependent on long-term memory (LTM). Single-store models, however, assume that retrieval processes for early and late items are similar, but that early items are more difficult to discriminate than late items. The present study used functional magnetic resonance imaging to examine this question. Ten young adults were scanned while they recognized items from early or late serial positions. Recognition of early items uniquely activated brain areas traditionally associated with LTM, namely, regions within the hippocampal memory system. None of these areas was activated for retrieval of late items. These results indicate differential use of LTM retrieval processes, and therefore support dual-store models over single-store models.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,687

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations102
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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