A multilingual preregistered replication of the semantic mismatch effect on serial recall.
Notice bibliographique
Résumé
Visual-verbal serial recall is disrupted when task-irrelevant background speech has to be ignored. Contrary to previous suggestion, it has recently been shown that the magnitude of disruption may be accentuated by the semantic properties of the irrelevant speech. Sentences ending with unexpected words that did not match the preceding semantic context were more disruptive than sentences ending with expected words. This particular instantiation of a deviation effect has been termed the semantic mismatch effect. To establish a new phenomenon, it is necessary to show that the effect can be independently replicated and does not depend on specific boundary conditions such as the language of the stimulus material. Here we report a preregistered replication of the semantic mismatch effect in which we examined the effect of unexpected words in 4 different languages (English, French, German, and Swedish) across 4 different laboratories. Participants performed a serial recall task while ignoring sentences with expected or unexpected words that were recorded using text-to-speech software. Independent of language, sentences ending with unexpected words were more disruptive than sentences ending with expected words. In line with previous results, there was no evidence of habituation of the semantic mismatch effect in the form of a decrease in disruption with repeated exposure to the occurrence of unexpected words. The successful replication and extension of the effect to different languages indicates the expression of a general and robust mechanism that reacts to violations of expectancies based on the semantic content of the irrelevant speech. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».