Remembering ‘primed’ words: The effect of prime encoding demands.
Notice bibliographique
Résumé
Rosner, Lopez-Benitez, D'Angelo, Thomson, and Milliken (2017) reported a novel recognition memory effect using an immediate repetition method during the study phase. During each trial of an incidental study phase, participants named a target word that followed a prime word that had the same identity (repeated trials) or a different identity (not-repeated trials). Recognition in the following test phase was better for the not-repeated trials. In the present study, we examined the influence of prime encoding demands on this counterintuitive effect. In Experiment 1, we instructed 1 group to simply ignore the prime, as in the original study. A second group completed a divided attention task on prime presentation. Recognition memory was better for not-repeated than repeated words in both groups. In Experiment 2, encoding of the prime varied across 3 groups: 1 group named each prime, a second group counted the vowels in each prime, and a third group made a semantic discrimination for each prime. Recognition was better for repeated than for not-repeated words in the semantic group and did not differ across conditions for the other 2 groups. Finally, in Experiment 3, we assessed memory for not-repeated primes in addition to memory for targets (as in Experiments 1 and 2). The results confirmed that poor memory for the primes plays a significant role in producing the previously described effects. The results are discussed in relation to transient processing adaptations that affect memory encoding. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,002 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».