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Enregistrement W2164637629 · doi:10.3389/fnhum.2014.00056

The focus of attention is similar to other memory systems rather than uniquely different

2014· article· en· W2164637629 sur OpenAlexafffund
Olivia Beaudry, Ian Neath, Aimée M. Surprenant, Gerald Tehan

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Human Neuroscience · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFocus (optics)Interference theoryCognitive psychologyPsychologyInterference (communication)Working memoryCognitive scienceComputer scienceCognitionNeuroscienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to some current theories, the focus of attention (FOA), part of working memory, represents items in a privileged state that is more accessible than items stored in other memory systems. One line of evidence supporting the distinction between the FOA and other memory systems is the finding that items in the FOA are immune to proactive interference (when something learned earlier impairs the ability to remember something learned more recently). The FOA, then, is held to be unique: it is the only memory system that is not susceptible to proactive interference. We review the literature used to support this claim, and although there are many studies in which proactive interference was not observed, we found more studies in which it was observed. We conclude that the FOA is not immune to proactive interference: items in the FOA are susceptible to proactive interference just like items in every other memory system. And, just as in all other memory systems, it is how the items are represented and processed that plays a critical role in determining whether proactive interference will be observed.

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)0,004
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations15
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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