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Enregistrement W2318144966 · doi:10.1037/a0033660

Intelligence as it relates to conscious and unconscious memory influences.

2013· article· en· W2318144966 sur OpenAlexafffund
Steve Joordens, Darlene Walsh, Antonia Mantonakis

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Experimental Psychology/Revue canadienne de psychologie expérimentale · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensBrock UniversityConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésUnconscious mindPsychologyDissociation (chemistry)Cognitive psychologyCognitionCognitive sciencePsychoanalysisNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine the relationship between a measure of intelligence and estimates of conscious and unconscious memory influences derived using Jacoby's (Jacoby, L. L. [1991]. A process dissociation framework: Separating automatic from intentional uses of memory. Journal of Memory and Language, 30, 513-541.) process-dissociation procedure. We find a positive relationship between intelligence and conscious memory, and no relationship between intelligence and unconscious influences once the impact of conscious influences are removed (Experiment 1). We also find that when participants cannot engage in conscious strategies, such as when there is insufficient time for learning, the relationships observed in Experiment 1 are eliminated (Experiments 2A and 2B). Our results support the notion that individual differences in intelligence reflect differences in conscious strategic processes (Karis, D., Fabiani, M., & Donchin, E. [1984]. "P300" and memory: Individual differences in the von Restorff effect. Cognitive Psychology, 16, 177-216.) and not differences in mental speed (Eysenck, H. J. (1984). Intelligence versus behavior. The Behavioral and Brain Sciences, 7, 290-291; Jensen, A. R. [1982]. Bias in mental testing. New York, NY: Free Press).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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