The Enactment Effect: A Systematic Review and Meta-Analysis of Behavioral, Neuroimaging, and Patient Studies
Notice bibliographique
Résumé
The enactment effect is the phenomenon that physically performing an action represented by a word or phrase (e.g., clap; clap your hands) results in better memory than does simply reading it. We examined data from three different methodological approaches to provide a comprehensive review of the enactment effect across 145 behavioral, 7 neuroimaging, and 31 neurological patient studies. Boosts in memory performance following execution of a physical action were compared to those produced by reading words or phrases, by watching an experimenter perform actions, or by engaging in self-generated imagery. Across the behavioral studies, we employed random-effects meta-regression with robust variance estimation to reveal an average enactment effect size of g = 1.23. Further meta-analyses revealed that variations in study design and comparison task reliably influence the size of the enactment effect, whereas four other experiment factors—test format, learning instruction type, retention interval, and the presence of objects during encoding—likely do not influence the effect. Neuroimaging studies demonstrated enactment-related activation to be prevalent in the motor cortex and inferior parietal lobule. Patient studies indicated that, regardless of whether impairments of memory (e.g., Alzheimer’s) or of motor capability (e.g., Parkinson’s) were present, patients were able to benefit from enactment. The findings of this systematic review and meta-analysis highlight two components accounting for the memory benefit from enactment: a primary mental contribution relating to planning of actions and a secondary physical contribution of the action itself.
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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) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».