Constructing autobiographical events within a spatial or temporal context: a comparison of two targeted episodic induction techniques
Notice bibliographique
Résumé
Recalling and imagining autobiographical experiences involves constructing event representations within spatiotemporal contexts. We tested whether generating autobiographical events within a primarily spatial (where the event occurred) or temporal (the sequence of actions that occurred) context affected how the associated mental representation was constructed. We leveraged the well-validated episodic specificity induction (ESI) technique, known to influence the use of episodic processes on subsequent tasks, to develop variants that selectively enhance spatial or temporal processing. We tested the effects of these inductions on the details used to describe past and future autobiographical events. We first replicated the standard ESI effect, showing that ESI enhances generating episodic details, particularly those that are perception-based, when describing autobiographical events (Experiment 1). We then directly compared the effects of the spatial and temporal inductions (Experiment 2 and 3). When describing autobiographical events, spatial induction enhanced generating episodic details, specifically perception-based details, compared to the control or temporal inductions. A greater proportion of the episodic details generated after the temporal induction were gist-based than after the spatial induction, but this proportion did not differ from a control induction. Thus, using a spatial or temporal framework for autobiographical event generation alters the associated details that are accessed.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».