Another look at the contribution of motoric fluency to metacognitive monitoring.
Notice bibliographique
Résumé
Recent evidence indicates that fluent motor interactions with studied information can increase confidence in how well that information will be later remembered, as measured by judgements of learning (JOLs). However, it remains unclear whether such metacognitive assessments are based on experienced motoric fluency or on explicit, analytic beliefs regarding the mnemonic impact of the experimental manipulations used to enhance fluency. Here, we introduce a new approach to examine the extent to which experience-based processes alone underlie this effect by manipulating motoric fluency outside of participants' awareness. Across two experiments, we examined typing speed for both real-word and nonword verbal stimuli following a training phase in which participants typed items consisting of a restricted subset of letters. Despite faster typing times (i.e., greater motoric fluency) for new items comprised of the same subset of letters used during training, we found no evidence that these items were perceived as more memorable. For real words, linear mixed-effect model analyses at the item level relating typing speed and JOLs also revealed no evidence that motoric fluency increased perceived memorability. Similar analyses conducted for nonwords did, however, reveal a modest positive relation between these constructs. Together, these findings suggest that the contribution of motoric fluency to metacognitive monitoring in the absence of analytic beliefs is minimal. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».