Judgements of relative order: Mechanisms underlying subspan versus supraspan lists - eScholarship
Notice bibliographique
Résumé
Judgements of relative order: Mechanisms underlying subspan versus supraspan lists Yang Liu University of Alberta Michelle Chan University of Alberta Jeremy Caplan University of Alberta Abstract: Judging the relative order of materials is a core function of human memory. In short, subspan consonant lists with immediate judgments of relative recency (JOR), instruction wording (”which item was presented earlier?” versus ”which item was presented later?”) could flip around memory search direction (Chan et al., 2009). We wondered whether instruction wording could have an analogous influence on the JOR judgement in supraspan lists. However, supraspan lists typically show a very different behavioural pattern - distance effects (e.g., Yntema & Trask, 1963). Our participants performed JOR judgements on ”short” (LL=8) supraspan noun lists. We evaluate whether it is possible to reconcile the subspan and supraspan data by assuming that the judgement in both sub- and supra-span regimes are influenced by the same factors, positional discriminability and attentional bias across serial positions, and that speed-accuracy tradeoffs combined with ceiling in subspan lists account for the observed qualitative differences in behaviour.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».