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Enregistrement W3110504494 · doi:10.1177/0956797620958651

Linking Detail to Temporal Structure in Naturalistic-Event Recall

2020· article· en· W3110504494 sur OpenAlexafffund
Nicholas B. Diamond, Brian Levine

Notice bibliographique

RevuePsychological Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésRecallPsychologyEpisodic memoryContiguityContext (archaeology)Cognitive psychologyFree recallRecall testContext-dependent memorySerial position effectAutobiographical memoryEvent (particle physics)Developmental psychologyCognitionComputer scienceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Decades of memory research demonstrate the importance of temporal organization in recall dynamics, using laboratory stimuli (i.e., word lists) at seconds- to minutes-long delays. Little is known, however, about such organization in recall of richer and more remote real-world experiences, in which the focus is usually on memory content without reference to event order. Here, 119 younger and older adults freely recalled extended real-world experiences, for which the encoding sequence was controlled, after 2 days or 1 week. We paired analytical tools from the list-learning and autobiographical memory literatures to measure spontaneous contextual dynamics and details in these recall narratives. Recall dynamics were organized by temporal context (contiguity and forward asymmetry), and organization was reduced in older age, despite similar serial position effects and recall initiation across age groups. Across participants, organization was positively associated with richness of episodic detail, providing evidence for a link between reexperiencing past events and reinstating their spatiotemporal context.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,280 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations66
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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