Into the Mind’s Eye: Exploring the Fast-Same Effect in the Same-Different Task
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The fast-same effect is the observation that “same” responses are much faster than “different” responses in the same-different task. Moreover, identical stimuli are responded to faster than stimuli that are the same in name only (e.g., B and b). We examine Bamber’s (1969) identity reporter model (a two-stage model predicting load effects), Proctor’s (1981) facilitation framework, and Krueger and Shapiro’s (1981) priming framework, proposed to account for these effects. Facilitation and priming are strong for identical and repeated stimuli, for phonological associates, and, in principle, for any form of association. We thus manipulated two types of associations: nominal (changing the letter case, preserving phonology) and learned (matching arbitrary symbols to letters) associations and used extended training to see variations in load effects. We found that overall performance benefits from phonological information and from training, although training did not change load effects. Additionally, the results from a transfer phase show capacity limitation for learned associates, which severely constrains facilitation. This finding is inconsistent with a priming framework. The results are discussed using an expanded version of Bamber’s identity reporter model, which is also compatible with Proctor’s facilitation framework.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».