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Enregistrement W3103399673 · doi:10.22215/etd/2016-11247

Complex Fan Analysis : an Extension of ACT-R Fan Effect Model

2016· dissertation· fy· W3103399673 sur OpenAlexaff
Kam-Hung Kwok

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languefy
DomaineComputer Science
ThématiqueExplainable Artificial Intelligence (XAI)
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInferenceTask (project management)Computer scienceProcess (computing)Artificial intelligenceExtension (predicate logic)CognitionNatural language processingPsychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to determine whether Anderson's ACT-R fan model could account for the fan effect under more complex conditions. Specifically, overlapping datasets were used so that related facts learned in one experiment could potentially affect the fan in other experiments. The study of the overlapping datasets made it possible to study an inference task by combining facts learned in separate experiments. Four experiments with human subjects were carried out and human performance was compared to predictions from Anderson's ACT-R fan model. The results showed ACT-R fan model could be used as a basic building block for explaining complex fan tasks (some high-level cognitive tasks); ACT-R fan model with no adjustments to the parameters provided a reasonable account for human performance across all of the experiments. The results suggest that recently learned related facts have an effect on the fan (Experiment 2). But, it was found that the related facts learned ten months earlier showed no interference due to fan but there was a main learning effect which affected reaction times (Experiment 4).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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