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Enregistrement W2171144460 · doi:10.1177/1745691612469033

Memory Systems, Processing Modes, and Components

2013· article· en· W2171144460 sur OpenAlexaff
Roberto Cabeza, Morris Moscovitch

Notice bibliographique

RevuePerspectives on Psychological Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésNeuroimagingCognitive psychologyCognitive sciencePsychologyFunctional neuroimagingPerceptionCognitionProcess (computing)StalemateComputer scienceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the 1980s and 1990s, there was a major theoretical debate in the memory domain regarding the multiple memory systems and processing modes frameworks. The components of processing framework argued for a middle ground: Instead of neatly divided memory systems or processing modes, this framework proposed the existence of numerous processing components that are recruited in different combinations by memory tasks and yield complex patterns of associations and dissociations. Because behavioral evidence was not sufficient to decide among these three frameworks, the debate was largely abandoned. However, functional neuroimaging evidence accumulated during the last two decades resolves the stalemate, because this evidence is more consistent with the components framework than with the other two frameworks. For example, functional neuroimaging evidence shows that brain regions attributed to one memory system can contribute to tasks associated with other memory systems and that brain regions attributed to the same processing mode (perceptual or conceptual) can be dissociated from each other. Functional neuroimaging evidence suggests that memory processes are supported by transient interactions between a few regions called process-specific alliances. These conceptual developments are an example of how functional neuroimaging can contribute to theoretical debates in cognitive psychology.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,014
Communication savante0,0070,016
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 GPT0,384
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations170
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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