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Enregistrement W4212877395 · doi:10.31234/osf.io/9c6b8

Autobiographical Memory

2022· preprint· en· W4212877395 sur OpenAlexaff
Carina L. Fan, Stephanie Simpson, H. Moriah Sokolowski, Brian Levine

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutobiographical memoryEpisodic memoryMnemonicSemantic memoryRecallCognitive psychologyPsychologyBridge (graph theory)Reconstructive memoryExplicit memoryCognitive scienceComputer scienceCognitionNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autobiographical memory—memory for our personal past—is a multifaceted mnemonic activity that evolves throughout the lifespan and interacts with numerous other cognitive functions. Retrieving personal past events engages processes of cue specification, search, and elaboration of details within the specified event. The retrieved content varies from specific episodes unique in time and place to more general representations of autobiographical facts (personal semantics). As expected given this complexity, autobiographical memory is mediated by distributed brain networks, with key regions in the medial temporal lobes and their connections to both anterior and posterior cortical regions supporting different levels of specificity in memory retrieval. These patterns only partially overlap with those evoked by laboratory-based episodic memory paradigms. While most empirical work on autobiographical memory focuses on the recall of particular past events, more recent research concerns individual differences in the way that people tend to remember their past. The formal study of autobiographical memory dates to the 19th century, but research in this field is burgeoning, particularly in relation to brain network connectivity. New paradigms that bridge the gap between traditional laboratory memory tasks and rich, naturalistic autobiographical memories will enhance the understanding of memory as it operates in everyday life.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,005

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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