The effects of statistical learning and congruency on the development of multi-modal objects
Notice bibliographique
Résumé
The effects of statistical learning and congruency on multi-modal binding were examined. As pattern acquisition is stronger for within-object than for between-object associations, extending bias from within-object to within-modality was tested, and the statistical learning effect on between-modality learning assessed. Dyson and Ishfaq‟s (2008) paradigm was adapted, with frequency of within- and between-modality associations manipulated (Experiment 1), and frequency and congruency manipulated (Experiment 2). Each experiment comprised baseline (no predictive value), intra-modal (intramodal predictive value), and inter-modal (intermodal predictive value) conditions. Experiment 1 showed faster performance for within-object judgments, and fewer errors on within-object judgments, excluding the inter-modal condition. Experiment 2 replicated this, with cross-experimental analyses showing weak congruency effects. Data showed probability manipulations led mostly to interference on same-modality trials rather than facilitation on different-modality trials, suggesting while frequency of differentmodality associations did not facilitate superior performance, perhaps expectancies of frequent different-modality associations weakened sensitivity to the within-modality bias.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».