Stimulus-based mirror effects in associative recognition revisited.
Notice bibliographique
Résumé
The mirror effect, the finding that a manipulation which increases the hit rate in recognition tests also decreases the false alarm rate, is held to be a regularity of memory. Neath et al. (in press) took advantage of the recent increase in the number of linguistic databases to create sets of stimuli that differed on one dimension but were more fully equated on other dimensions known to affect memory. Using these highly controlled stimulus sets, no mirror effects were observed; in contrast, using stimulus sets that had confounds resulted in mirror effects. In this article, we use their stimulus sets to examine associative recognition. Using confounded stimuli, Experiment 2 found a lower false alarm rate for high- compared to low-frequency words, replicating previous results, and Experiment 4 found a mirror effect when manipulating concreteness, also replicating previous results. Using highly controlled stimuli, Experiment 1 found no evidence that frequency affected associative recognition, and Experiment 3 found concreteness affected only the hit rate, not the false alarm rate. When highly controlled stimuli are used, frequency affects only the false alarm rate in item recognition and has no effect in associative recognition, whereas concreteness affects hit rates in both item and associative recognition. Implications for theoretical accounts are discussed. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».