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Enregistrement W2941838661 · doi:10.3389/fpsyg.2019.00858

Congruency Encoding Effects on Recognition Memory: A Stage-Specific Account of Desirable Difficulty

2019· article· en· W2941838661 sur OpenAlexafffund
Melissa J. Ptok, Sandra J. Thomson, Karin R. Humphreys, Scott Watter

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensSt. Thomas UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcMaster University
Mots-clésPsychologyCognitionCognitive psychologyEncoding (memory)Task (project management)CategorizationPriming (agriculture)Control (management)Adaptive memoryComputer scienceNeuroscienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent research suggests that selectively attending to relevant stimuli while having to ignore or resist conflicting stimuli can lead to improvements in learning. While mostly discussed within a broader “desirable difficulty” framework in the memory and education literatures, some recent work has focused on more mechanistic questions of how processing conflict (e.g., from incongruent primes) might elicit increased attention and control, producing enhanced incidental encoding of high-conflict stimuli. This encoding benefit for high-control-demand or high-difficulty situations has been broadly conceptualized as a task-general property, with no strong prediction of what particular task elements should produce this effect. From stage processing models of single and dual-task performance, we propose that memory-enhancing difficulty manipulations should strongly depend on inducing additional cognitive control at particular processing stages. Over six experiments, we show that a memory benefit is produced when increased cognitive control (via incongruency priming) focuses additional processing on the core meaning of to-be-tested stimuli at the semantic categorization stage. In contrast, incongruency priming targeted at response selection within the same task produces similar effects on initial task performance, but gives no memory benefit for high-conflict trials. We suggest that a simple model of limited-capacity and stage-specific cognitive control allocation can account for and predict where and when conflict/difficulty encoding benefits will occur, and may serve as a model for desirable difficulty effects more broadly.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,255 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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