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Enregistrement W2345678504 · doi:10.1177/0956797616638307

Forgetting Patterns Differentiate Between Two Forms of Memory Representation

2016· article· en· W2345678504 sur OpenAlexafffund
Talya Sadeh, Jason D. Ozubko, Gordon Winocur, Morris Moscovitch

Notice bibliographique

RevuePsychological Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensTrent UniversityBaycrest HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésForgettingRecallRepresentation (politics)Retrieval-induced forgettingPsychologyInterference theoryInterference (communication)Cognitive psychologyContrast (vision)Computer scienceArtificial intelligenceNeuroscienceWorking memoryCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For decades, there has been controversy about whether forgetting is caused by decay over time or by interference from irrelevant information. We suggest that forgetting occurs because of decay or interference, depending on the memory representation. Recollection-based memories, supported by the hippocampus, are represented in orthogonal patterns and are therefore relatively resistant to interference from one another. Decay should be a major source of their forgetting. By contrast, familiarity-based memories, supported by extrahippocampal structures, are not represented in orthogonal patterns and are therefore sensitive to interference. In a study in which we manipulated the postencoding task-interference level and the length of the delay between study and testing, we provide direct evidence in support of our representation theory of forgetting. Recollection and familiarity were measured using the remember/know procedure. We show that the causes of forgetting depend on the nature of the underlying memory representation, which places the century-old puzzle of forgetting in a coherent framework.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,122
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeObservationnel
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

Citations82
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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