A computational model of item-based directed forgetting.
Notice bibliographique
Résumé
Montagliani and Hockley (2019) presented evidence that item-method directed forgetting not only leads to worse recognition of forget-cued targets than remember-cued targets but also better rejection of foils associated with forget-cued targets than remember-cued targets. Based on that result, they proposed that participants elaboratively encode more category-level information about R-cued targets. We present a retrieval-based explanation of the result within an instance-based memory model. The model imports word representations from two distributional semantic models, latent semantic analysis (LSA) and random permutation model (RPM), into an instance-based model of memory, MINERVA 2. The model reproduced Montagliani and Hockley's results without requiring assumptions about elaborated encoding of category-level information at study. The simulations demonstrate that whereas Montagliani and Hockley's findings are consistent with an account grounded in elaborated encoding of words at study, the results do not force that conclusion. Instead, better encoding of remember-cued targets at study establishes the conditions for retrieval-time effects at test to produce a corresponding influence on false recognition for category-related foils. Our model can be used as a formal tool to think about and study the incidental consequences of item directed forgetting in recognition memory. (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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».