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Enregistrement W2996600307 · doi:10.1080/02643294.2019.1685480

Motion verbs and memory for motion events

2019· article· en· W2996600307 sur OpenAlex

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

RevueCognitive Neuropsychology · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCategorization, perception, and language
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésMotion (physics)PsychologyEncoding (memory)Cognitive psychologyAffect (linguistics)LinguisticsCommunicationComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Language is assumed to affect memory by offering an additional medium of encoding visual stimuli. Given that natural languages differ, cross-linguistic differences might impact memory processes. We investigate the role of motion verbs on memory for motion events in speakers of English, which preferentially encodes manner in motion verbs (e.g., driving), and Greek, which tends to encode path of motion in verbs (e.g., entering). Participants viewed a series of motion events and we later assessed their memory of the path and manner of the original events. There were no effects of language-specific biases on memory when participants watched events in silence; both English and Greek speakers remembered paths better than manners of motion. Moreover, even when motion verbs were available (either produced by or heard by the participants), they affected memory similarly regardless of the participants’ language: path verbs attenuated memory for manners of motion, but the reverse did not occur. We conclude that overt language affects motion memory, but these effects interact with underlying, shared biases in how viewers represent motion events.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,623
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0030,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,303 · 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