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Enregistrement W4238860425 · doi:10.1037/0278-7393.26.4.900

Updating geographical knowledge: Principles of coherence and inertia.

2000· article· en· W4238860425 sur OpenAlexafffund
Alinda Friedman, Norman Brown

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Learning Memory and Cognition · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeography Education and Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCoherence (philosophical gambling strategy)InertiaComputer scienceGeographyMathematicsPhysicsStatisticsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2 experiments, the authors investigated how representations of global geography are updated when people learn new location information about individual cities.Participants estimated the latitude of cities in North America (Experiment 1) and in the Old and New Worlds (Experiment 2).After making their first estimates, participants were given information about the latitudes of 2 cities and asked to make a second set of estimates.Both the first and second estimates revealed evidence for psychologically distinct geographical subregions that were coordinated, in an ordinal sense, across the Atlantic Ocean.Further, the second estimates were affected by the nature of the physical adjacency between regions (e.g., the southern U.S. and Mexico) and by accurate location information about distant, but coordinated, subregions (e.g., the southern U.S. and Mediterranean Europe).The data provide support for a framework for making geographical estimates in which people strike a balance between 2 principles: the need to keep their knowledge base coherent, and the inertial tendency to resist changing the knowledge base unless it is necessary to maintain coherence.People acquire knowledge about the world across the lifespan.This simple fact implies that new knowledge is acquired in the context of prior knowledge and that the content, and perhaps the structure, of the knowledge base changes to reflect this learning.Obviously, the capacity to integrate new knowledge with old is an extremely important one, for without it, we could not adapt to the changing physical, social, and intellectual environment.Yet little is known about how newly acquired facts affect our understanding in complex, real-world domains.The present study was motivated by an interest in this issue, and it represents an attempt to identify principles that determine how and when knowledge changes in response to new information.Specifically, we argue that two principles---coherence and inertia--play a central role in determining how people update real-world knowledge.We present two experiments that use a seeding procedure (Brown & Siegler, 1993, 1996;Friedman & Brown, 2000), in which people are given location information about a small number of cities, to demonstrate these principles at work.In both experiments, participants first estimated the latitude of a set of cities.Then they learned the actual latitudes of two cities and provided a second set of estimates.The comparison between the first and second estimates provides the basis for inferences about the psychological principles and processes underlying the integration of new information with prior knowledge.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations139
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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