What is learned in procedural learning? The case of alphabet arithmetic.
Notice bibliographique
Résumé
= 27), adults practiced 12 alphabet arithmetic problems (e.g., C + 3 = C D E F) in two sessions with 20 practice blocks in each. If learning reflected speed up of a counting algorithm, response time (RT) speed up should be proportional to the number of counting steps (+ 1, + 2, or + 3). Instead, we found about 50% of RT gains occurred in the first six blocks of practice during which speed up was parallel for + 1, + 2, and + 3 problems. In both experiments, RT initially was a linear function of addend size, reflecting a letter counting strategy. Mean RT for + 3 problems was eventually equal to + 2 problems, which suggests that speed up reflected a gradual shift to associative fact retrieval. Trial by trial strategy self-reports in Experiment 2 revealed that the proportion of trials reported as memory retrieval as opposed to counting predicted 96% of the variance in RT as a function of addend size and practice block. As such, the results provided no evidence for speed up of a counting algorithm and indicated that skill acquisition for this task entailed speed up of task-general processes independent of addend size and rapid transition from counting to fact retrieval. (PsycInfo Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».