Retrieval priming in product verification: Evidence from retrieval-induced forgetting
Notice bibliographique
Résumé
The conditions under which multiplication verification (3 × 6 = 12, true or false?) involves product retrieval and comparison or familiarity-based recognition judgements has not been clearly established. In two experiments examining verification of single-digit multiplication problems, we used Retrieval-Induced Forgetting (RIF), a signature of retrieval use, as an index of product retrieval in multiplication verification. In Experiment 1, 72 adults practiced multiplication either in a production format or in a verification format and then were tested on corresponding addition and control problems. The results showed RIF (i.e., slower answer production for addition problems whose multiplication counterparts had been practiced) in both the production-practice and the verification-practice groups, but RIF was stronger following true than false verification. Experiment 2 tested verification with related-false and unrelated-false products. Related-false equations produced longer RTs than unrelated false equations. Practice of true, related-false and unrelated-false multiplication equations all produced RIF of the addition counterparts but, overall, related-false multiplication equations produced relatively weak RIF. The results indicated that product retrieval mediates multiplication verification even when false answers are weak associative lures and suggest that a retrieve-and-compare process is the default strategy when false answers are at least plausible. We conclude that the presented answer in verification equations act as retrieval-priming stimuli with true equations priming correct answer retrieval and related-false answers interfering with correct answer retrieval.
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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 | 0,003 | 0,022 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 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 ».