United we fall: All-or-none forgetting of complex episodic events.
Notice bibliographique
Résumé
Do complex event representations fragment over time, or are they instead forgotten in an all-or-none manner? For example, if we met a friend in a café and they gave us a present, do we forget the constituent elements of this event (location, person, and object) independently, or would the whole event be forgotten? Research suggests that item-based memories are forgotten in a fragmented manner. However, we do not know how more complex episodic, event-based memories are forgotten. We assessed both retrieval accuracy and dependency-the statistical association between the retrieval successes of different elements from the same event-for complex events. Across 4 experiments, we show that retrieval dependency is found both immediately after learning and following a 12-hr and 1-week delay. Further, the amount of retrieval dependency after a delay is greater than that predicted by a model of independent forgetting. This dependency was only seen for coherent "closed-loops," where all pairwise associations between locations, people, and objects were encoded. When "open-loops" were learned, where only 2 out of the 3 possible associations were encoded, no dependency was seen immediately after learning or after a delay. Finally, we also provide evidence for higher retention rates for closed-loops than for open-loops. Therefore, closed-loops do not fragment as a function of forgetting and are retained for longer than are open-loops. Our findings suggest that coherent episodic events are not only retrieved, but also forgotten, in an all-or-none manner. (PsycINFO Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».