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Enregistrement W2507294006 · doi:10.2174/1874350101609010095

The Language of Memory: Narrating Memories of Parents and Friends

2016· article· en· W2507294006 sur OpenAlexaff
Andrea Smorti, Carole Peterson, Franca Tani

Notice bibliographique

RevueThe Open Psychology Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueIdentity, Memory, and Therapy
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyNarrativeRecallAutobiographical memoryDevelopmental psychologyInterpersonal communicationChildhood amnesiaIdentity (music)Content (measure theory)Social psychologyLinguisticsChildhood memoryCognitive psychologyCognitionEpisodic memoryAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to compare narrated memories of parents and friends, recounted by both males and females. A total of 177 Italian undergraduates were asked to recall and to write in detail one relevant memory regarding their relationship with either parents or friends during adolescence. Half of the participants wrote a narrative about parents and half about friends. Narratives were examined using both a content and a lexical linguistic method of analysis. The results showed that the language of memories was substantially influenced by the identity of the social partners that were part of the remembered events. In particular the ratio of negative emotion words to all words and the use of 'I' personal pronouns were higher when participants recounted memory narratives about parents rather than friends, and 'We' was used more in narratives about friends. Gender differences were found as well. The authors interpret the results as suggesting that the language of memory is affected by the type of interpersonal relationship that exists between the narrator and the other participants in the remembered events as well as by the gender of the narrator. In other words, memory narratives both reflect and are influenced by the relationships within which an individual is embedded.

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)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,361 · 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'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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