A mega-analysis of memory reports from eight peer-reviewed false memory implantation studies
Notice bibliographique
Résumé
Understanding that suggestive practices can promote false beliefs and false memories for childhood events is important in many settings (e.g., psychotherapeutic, medical, and legal). The generalisability of findings from memory implantation studies has been questioned due to variability in estimates across studies. Such variability is partly due to false memories having been operationalised differently across studies and to differences in memory induction techniques. We explored ways of defining false memory based on memory science and developed a reliable coding system that we applied to reports from eight published implantation studies (N = 423). Independent raters coded transcripts using seven criteria: accepting the suggestion, elaboration beyond the suggestion, imagery, coherence, emotion, memory statements, and not rejecting the suggestion. Using this scheme, 30.4% of cases were classified as false memories and another 23% were classified as having accepted the event to some degree. When the suggestion included self-relevant information, an imagination procedure, and was not accompanied by a photo depicting the event, the memory formation rate was 46.1%. Our research demonstrates a useful procedure for systematically combining data that are not amenable to meta-analysis, and provides the most valid estimate of false memory formation and associated moderating factors within the implantation literature to date.
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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 | 0,106 | 0,394 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,038 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».