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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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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