Exploring the use of phonological and semantic representations in working memory.
Notice bibliographique
Résumé
In the traditional conception of working memory for word lists, phonological codes are used primarily, and semantic codes are often discarded or ignored. Yet, other evidence indicates an important role for semantic codes. We carried out a preplanned set of four experiments to determine whether phonological and semantic codes are used similarly or differently. In each trial, random lists of one, two, three, four, six, or eight words were followed by a probe to be judged present in the list or absent from it. Sometimes, a probe was absent from the list but rhymed with a list item (in Experiments 1 and 2) or was a synonym of a list item (in Experiments 3 and 4). A probe that was similar to a list item was to be rejected just like other nontarget probes, a reject-similar use (in Experiments 1 and 3), or it was to be placed in the same category as list items, an accept-similar use (in Experiments 2 and 4). The results were comparable in the accept-similar use of both phonological and semantic codes. However, the reject-similar use was interestingly different. Rejecting rhyming items was more difficult than rejecting control words, as expected, whereas rejecting synonyms was easier than rejecting control words, presumably due to a recall-to-reject process. This effect increased with memory load. We discuss theoretically important differences between the use of phonology and semantics in working memory. (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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».