Backward recall and foreknowledge of recall direction: a test of the Encoding–Retrieval Matching Hypothesis
Notice bibliographique
Résumé
When participants must recall a sequence of items in reverse order just after their presentation, inconsistent findings have been observed relative to when participants must recall a sequence in their presentation order. Recently, the Encoding-Retrieval Matching Hypothesis (ERM) has been developed to account for these inconsistencies. Within the ERM hypothesis, foreknowledge of recall direction plays an important role. In two experiments, we tested a key prediction of the ERM hypothesis: In backward recall with foreknowledge of recall direction, the size of the effect will vary as a function of its reliance on visuospatial representations. Participants performed an immediate serial recall task with digits. As predicted, the detrimental effect of manual-spatial tapping was larger in backward recall relative to forward recall when recall direction was predictable (Experiment 1b), but not when it was unpredictable (Experiment 1a). In Experiment 2, the word length effect, not relying on visuospatial representations, was equally large in forward and backward recall, and it was unaffected by foreknowledge of recall direction. Overall, the results support the predictions derived from the ERM hypothesis and contribute to the delineation of when and how foreknowledge can influence backward recall performance relative to forward recall performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».