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Enregistrement W4292112520 · doi:10.31234/osf.io/ak9t2

Revisiting the Role of Rehearsal in Intentional Forgetting: A Test of the Selective Rehearsal Account

2022· preprint· en· W4292112520 sur OpenAlexafffund
Pelin Tanberg, William E. Hockley

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésForgettingMotivated forgettingDistractionPsychologyTask (project management)Encoding (memory)Cognitive psychologyArticulatory suppressionRecallMemory rehearsalSelective attentionWorking memoryShort-term memoryCognitionNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the item-method directed forgetting (DF) paradigm, participants study one item at a time, each followed by an instruction to remember (R) or to forget (F) that item. Previous studies have suggested that intentional forgetting occurs by terminating further rehearsal of F items, thus reducing their encoding into the long-term store. We tested the prediction that preventing rehearsal using another resource-demanding task should mimic the DF effect. In Experiments 1a and 1b, we compared a typical DF condition to a condition in which participants performed an alphanumeric equation distraction task to prevent rehearsal. Experiment 1a revealed that an intent to forget reduced memory more than did interfering with rehearsal using this distractor task. In Experiment 1b, we equated rehearsal strategies between conditions and found that preventing rehearsal by an F cue or by a distractor task produced equivalent results. In Experiment 2, implementing a distractor task during R cue presentation reduced memory but did not do so during F cue presentation. We suggest that two critical mechanisms are at play during encoding in intentional forgetting: the selective enhancement of R items by rehearsal and the selective removal of F items.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,265 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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