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Enregistrement W2472876185 · doi:10.1037/lhb0000194

Children who experienced a repeated event only appear less accurate in a second interview than those who experienced a unique event.

2016· article· en· W2472876185 sur OpenAlexafffund
Heather L. Price, Deborah A. Connolly, Heidi M. Gordon

Notice bibliographique

RevueLaw and Human Behavior · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensUniversity of TorontoSimon Fraser UniversityUniversity of Regina
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyRecallPsycINFOReminiscenceForgettingEvent (particle physics)Developmental psychologyRepeated measures designConsistency (knowledge bases)Clinical psychologyCognitive psychologyMEDLINEStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When children have experienced a repeated event, reports of experienced details may be inconsistently reported across multiple interviews. In 3 experiments, we explored consistency of children's reports of an instance of a repeated event after a long delay (Exp. 1, N = 53, Mage = 7.95 years; Exp. 2, N = 70, Mage = 5.77 years, Exp. 3, N = 59, Mage = 4.88 years). In all experiments, children either experienced 1 or 4 activity sessions, followed at a relatively short delay (days or weeks) by an initial memory test. Then, following a longer delay (4 months or 1 year), children were reinterviewed with the same memory questions. We analyzed the consistency of children's memory reports across the 2 interviews, as well as forgetting, reminiscence, and accuracy, defined with both narrow and broad criteria. A highly consistent pattern was observed across the 3 experiments with children who experienced a single event appearing more consistent than children who experienced a repeated event. We conclude that inconsistencies across multiple interviews can be expected from children who have experienced repeated events and these inconsistencies are often reflective of accurate, but different, 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations30
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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