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Enregistrement W3096171606 · doi:10.1027/1618-3169/a000494

Testing a Strategy-Disruption Account of the List-Strength Effect

2020· article· en· W3096171606 sur OpenAlexaff
Tyler M. Ensor, Tyler D. Bancroft, Dominic Guitard, Tamra J. Bireta, William E. Hockley, Aimée M. Surprenant

Notice bibliographique

RevueExperimental Psychology (formerly Zeitschrift für Experimentelle Psychologie) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensUniversité de MonctonWilfrid Laurier UniversitySt. Thomas UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecallFree recallPsychologyInterference theorySerial position effectCognitive psychologyNull (SQL)StatisticsSocial psychologyComputer scienceCognitionMathematicsData miningWorking memory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Presenting items multiple times on a study list increases their memorability, a process known as item strengthening. The list-strength effect (LSE) refers to the finding that, compared to unstrengthened (pure) lists, lists for which a subset of the items have been strengthened produce enhanced memory for the strengthened items and depressed memory for the unstrengthened items. Although the LSE is found in free recall (Tulving & Hastie, 1972), it does not occur in recognition (Ratcliff et al., 1990). In free recall, the LSE in mixed lists is attributed to a sampling bias promoting priority recall of strong items and consequent output interference affecting weak items. We suggest that, in recognition, the disruption of this pattern through the randomization of test probes is responsible for the null LSE. We present several pilot experiments consistent with this account; however, the registered experiment, which had more statistical power, did not support this account.

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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,301 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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