The representational consequences of intentional forgetting: Impairments to both the probability and fidelity of long-term memory.
Notice bibliographique
Résumé
We investigated whether intentional forgetting impacts only the likelihood of later retrieval from long-term memory or whether it also impacts the fidelity of those representations that are successfully retrieved. We accomplished this by combining an item-method directed forgetting task with a testing procedure and modeling approach inspired by the delayed-estimation paradigm used in the study of visual short-term memory (STM). Abstract or concrete colored images were each followed by a remember (R) or forget (F) instruction and sometimes by a visual probe requiring a speeded detection response (E1-E3). Memory was tested using an old-new (E1-E2) or remember-know-no (E3) recognition task followed by a continuous color judgment task (E2-E3); a final experiment included only the color judgment task (E4). Replicating the existing literature, more "old" or "remember" responses were made to R than F items and RTs to postinstruction visual probes were longer following F than R instructions. Color judgments were more accurate for successfully recognized or recollected R than F items (E2-E3); a mixture model confirmed a decrease to both the probability of retrieving the F items as well as the fidelity of the representation of those F items that were retrieved (E4). We conclude that intentional forgetting is an effortful process that not only reduces the likelihood of successfully encoding an item for later retrieval, but also produces an impoverished memory trace even when those items are retrieved; these findings draw a parallel between the control of memory representations within working and long-term memory.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».