The list-length effect occurs in cued recall with the retroactive design but not the proactive design.
Notice bibliographique
Résumé
An ongoing debate in the memory literature concerns whether the list-length effect (better memory for short lists compared with long lists) exists in item recognition (Annis, Lenes, Westfall, Criss, & Malmberg, 2015; Dennis, Lee, & Kinnell, 2008). This debate was initiated when Dennis and Humphreys (2001) showed that, when confounds present in earlier list-length experiments were controlled, the list-length effect disappeared. The issue has yet to be settled. Interestingly, the same confounds present in recognition experiments exist in cued-recall experiments. Here, we implemented Dennis and Humphreys' (2001) methodological controls to test for the list-length effect in cued recall. In Experiment 1, we found a robust list-length effect when start-of-study items from the long list were tested. However, no list-length effect was found in Experiments 2 and 3 when end-of-study items from the long list were tested. These results are consistent with the view that cued recall is susceptible to retroactive interference but not proactive interference, a position supported by early interference work (e.g., Lindauer, 1968; Melton & von Lackum, 1941). (PsycINFO Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).
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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 | 0,027 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».