When does length cause the word length effect?
Notice bibliographique
Résumé
The word length effect, the finding that lists of short words are better recalled than lists of long words, has been termed one of the benchmark findings that any theory of immediate memory must account for. Indeed, the effect led directly to the development of working memory and the phonological loop, and it is viewed as the best remaining evidence for time-based decay. However, previous studies investigating this effect have confounded length with orthographic neighborhood size. In the present study, Experiments 1A and 1B revealed typical effects of length when short and long words were equated on all relevant dimensions previously identified in the literature except for neighborhood size. In Experiment 2, consonant-vowel-consonant (CVC) words with a large orthographic neighborhood were better recalled than were CVC words with a small orthographic neighborhood. In Experiments 3 and 4, using two different sets of stimuli, we showed that when short (1-syllable) and long (3-syllable) items were equated for neighborhood size, the word length effect disappeared. Experiment 5 replicated this with spoken recall. We suggest that the word length effect may be better explained by the differences in linguistic and lexical properties of short and long words rather than by length per se. These results add to the growing literature showing problems for theories of memory that include decay offset by rehearsal as a central feature.
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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 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 ».