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Enregistrement W3115598276 · doi:10.1002/acp.3781

Does generation benefit learning for narrative and expository texts? A direct replication attempt

2020· article· en· W3115598276 sur OpenAlexaff
Julia Schindler, Tobias Richter, Raymond A. Mar

Notice bibliographique

RevueApplied Cognitive Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésGermanPsychologyReplication (statistics)Task (project management)CognitionCognitive psychologyNarrativeReplicateCognitive scienceLinguisticsNatural language processingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Generated information is better recognized and recalled than information that is read. This so‐called generation effect has been replicated several times for different types of material, including texts. Perhaps the most influential demonstration was by McDaniel et al. (1986, Journal of Memory and Language , 25 , 645–656; henceforth MEDC). This group tested whether the generation effect occurs only if the generation task stimulates cognitive processes not already stimulated by the text. Numerous studies, however, report difficulties replicating this text by generation‐task interaction, which suggests that the effect might only be found under conditions closer to the original method of MEDC. To test this assumption, we will closely replicate MEDC's Experiment 2 in German and English‐speaking samples. Replicating the effect would suggest that it can be reproduced, at least under limited conditions, which will provide the necessary foundation for future investigations into the boundary conditions of this effect, with an eye towards its utility in applied contexts.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,410

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)0,0000,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,272 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2020
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