Dissociating Implicit and Explicit Category Learning Systems using Confidence Reports
Notice bibliographique
Résumé
Dual-process models of categorization (e.g., COVIS) have relied mostly on double-dissociation paradigms and participants' classification accuracy to highlight differences between explicit and implicit modes of learning. In these models, the implicit system uses procedural learning in the absence of attention whereas the explicit system uses hypothesis-testing requiring attentional resources. These accounts assume that the explicit system dominates early stages of learning whereas the implicit system dominates later stages of learning. Thus, differences in response accuracy over the course of learning and between category structures are taken as evidence for explicit and implicit processes. In four experiments, I will consider the utility of using subjective measures of performance (i.e., confidence reports) to continuously sample from participants' explicit representation of the category structure while also examining changes in these reports over the course of training. In Experiment 1, participants were presented with stimuli using the randomization technique using either a rule-based or information-integration category structure and provided with trial-to-trial and block feedback. Block feedback was removed in Experiment 2. In Experiment 3, feedback was delayed to interfere with the implicit learning system while leaving the explicit learning system unaffected. Finally, in Experiment 4, the performance asymptote was lowered to increase overconfidence in participants' performance. Importantly, I observed systematic biases in the relationship between accuracy and confidence reports across training. Confidence reports were more closely associated with explicit representations, produce significant overconfidence for rule-based category structures but only marginally overconfidence for information-integration category structures. These results have important implications for both models of categorization and confidence reports.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».