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Enregistrement W2418726402 · doi:10.1037/cep0000086

The production effect in long-list recall: In no particular order?

2016· article· en· W2418726402 sur OpenAlexaff
Angela Lambert, Glen E. Bodner, Alexander Taikh

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Experimental Psychology/Revue canadienne de psychologie expérimentale · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecallOptimal distinctiveness theoryPsychologyRecall testFree recallSerial position effectTask (project management)Cognitive psychologyWord listPsycINFOProduction (economics)Test (biology)Encoding (memory)Order (exchange)Reading (process)Social psychologyComputer scienceLinguisticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The production effect reflects a memory advantage for words read aloud versus silently. We investigated how production influences free recall of a single long list of words. In each of 4 experiments, a production effect occurred in a mixed-list group but not across pure-list groups. When compared to the pure-list groups, the mixed-list effects typically reflected a cost to silent words rather than a benefit to aloud words. This cost persisted when participants had to perform a generation or imagery task for the silent items, ruling out a lazy reading explanation. This recall pattern challenges both distinctiveness and strength accounts, but is consistent with an item-order account. By this account, the aloud words in a mixed list disrupt the encoding of item-order information for the silent words, thus impairing silent word recall. However, item-order measures and a forced-choice order test did not provide much evidence that recall was guided by retrieval of item-order information. We discuss our pattern of results in light of another recent study of the effects of production on long-list recall. (PsycINFO Database Record

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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