The Effects of Divided Attention on Encoding and Retrieval Processes: The Resiliency of Retrieval Processes
Notice bibliographique
Résumé
We have recently cast doubt (Craik, Govoni, Naveh-Benjamin, & Anderson, 1996; Naveh-Benjamin, Craik, Guez, & Dori, 1998) on the view that encoding and retrieval processes in human memory are similar. Divided attention at encoding was shown to reduce memory performance significantly, whereas divided attention at retrieval affected memory performance only minimally. In this article we examined this asymmetry further by using more difficult retrieval tasks, which require substantial effort. In one experiment, subjects had to encode and retrieve lists of unfamiliar name-nouns combinations attached to people's photographs, and in the other, subjects had to encode words that were either strong or weak associates of the cues presented with them and then to retrieve those words with either intra- or extra-list cues. The results of both experiments showed that unlike division of attention at encoding, which reduces memory performance markedly, division of attention at retrieval has almost no effect on memory performance, but was accompanied by an increase in secondary-task cost. Such findings again illustrated the resiliency of retrieval processes to manipulations involving the withdrawal of attention. We contend that retrieval processes are obligatory or protected, but that they require attentional resources for their execution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».