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Enregistrement W2586119583

The production effect: the role of attentional resources

2015· dissertation· en· W2586119583 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptimal distinctiveness theoryEncoding (memory)RecallFree recallPsychologyCognitive psychologyTest (biology)Think aloud protocolRecall testRead aloudProduction (economics)Computer scienceSocial psychologyReading (process)LinguisticsHuman–computer interaction
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The production effect is the benefit in memory found for produced (i.e., read aloud) words relative to words read silently. It is proposed that the production effect occurs as a result of the enhanced distinctiveness associated with the produced items. The current research investigated whether attentional resources are required to encode and/or retrieve the distinctive information associated with the produced words. The literature suggests that the encoding of this distinctive information occurs automatically, but at test, purposeful attention is required to retrieve this distinctive information. To test this, participants read words aloud and silently, under either full or divided attention. Participants then completed either a recognition (Experiment 1) or free recall (Experiment 2) memory test under either full or divided attention. The findings show that when attention is divided at encoding, the benefit for aloud words remains for both recognition and free recall. When attention is divided at test, however, the benefit for aloud words remains for recognition but is absent for free recall. Overall, these results suggest that the distinctive information associated with produced words is encoded automatically, but it may not be accessible at test under attentionally demanding conditions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,251 · 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'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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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