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Enregistrement W2912045883 · doi:10.3758/s13421-020-01073-x

Revisiting the remember–know task: Replications of Gardiner and Java (1990)

2020· article· en· W2912045883 sur OpenAlex
Julia M. Haaf, Stephen Rhodes, Moshe Naveh‐Benjamin, Tony Sun, Hope K. Snyder, Jeffrey N. Rouder

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMemory & Cognition · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensBaycrest Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Standards and TechnologyDongbei University of Finance and Economics
Mots-clésPsychologyReplicateCrossoverReplication (statistics)Cognitive psychologyJavaTask (project management)CognitionSocial psychologyComputer scienceStatisticsArtificial intelligenceNeuroscienceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the most evidential behavioral results for two memory processes comes from Gardiner and Java (Memory & Cognition, 18, 23-30 1990). Participants provided more "remember" than "know" responses for old words but more know than remember responses for old nonwords. Moreover, there was no effect of word/nonword status for new items. The combination of a crossover interaction for old items with an invariance for new items provides strong evidence for two distinct processes while ruling out criteria or bias explanations. Here, we report a modern replication of this study. In three experiments, (Experiments 1, 2, and 4) with larger numbers of items and participants, we were unable to replicate the crossover. Instead, our data are more consistent with a single-process account. In a fourth experiment (Experiment 3), we were able to replicate Gardiner and Java's baseline results with a sure-unsure paradigm supporting a single-process explanation. It seems that Gardiner and Java's remarkable crossover result is not replicable.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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