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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 OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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