Fluid Abilities and Rule Learning: Patterning and Biconditional Discriminations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Previous experience with discrimination problems that can only be solved by learning about stimulus configurations enhances performance on new configural discriminations. Some of these effects can be explained by a shift toward increased configural processing (learning about combinations of cues rather than about individual elements), or by a tendency to generalize a learned rule to a new training set. We investigated whether fluid abilities influence the extent that previous experience with configural discriminations improves performance on subsequent discriminations. In Experiments 1 and 2 we used patterning discriminations that could be solved by applying a simple rule, whereas in Experiment 3 we used biconditional discriminations that could not be solved using a rule. Fluid abilities predicted the improvement on the second training set in all experiments, including Experiment 3 in which rule-based generalization could not explain the improvement on the second discrimination. This supports the idea that fluid abilities contribute to performance by inducing a shift toward configural processing rather than rule-based generalization. However, fluid abilities also predicted performance on a rule-based transfer test in Experiment 2. Taken together, these results suggest that fluid abilities contribute to both a flexible shift toward configural processing and to rule-based generalization.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle