Testing the item-order account of design effects using the production effect.
Notice bibliographique
Résumé
A number of memory phenomena evident in recall in within-subject, mixed-lists designs are reduced or eliminated in between-subject, pure-list designs. The item-order account (McDaniel & Bugg, 2008) proposes that differential retention of order information might underlie this pattern. According to this account, order information may be encoded when a common form of processing is used alone in a list (e.g., reading), but not when an unusual form of processing is used (e.g., generation) or when a common form and an unusual form are mixed within a list. The production effect--better memory for words said aloud than for words read silently--shows this same design-contingent pattern. In 2 experiments, we investigated whether differential order retention might underlie the production effect. Consistent with the item-order account, we found that retention of order information was better in pure silent lists than in either pure aloud lists or mixed lists, as measured using an order reconstruction test. Moreover, in Experiment 2, order was better preserved in free recall of pure silent lists than of either pure aloud or mixed lists. Thus, production joins the set of tasks identified by McDaniel and Bugg (2008), and our findings suggest a role for order processing in explaining the production effect.
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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 | 0,033 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».