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Enregistrement W4292767223 · doi:10.31234/osf.io/q4dpg

Emphasizing temporal and semantic associations from encoding affects free recall at retrieval

2022· preprint· en· W4292767223 sur OpenAlexafffund
Bryan Hong, Carleigh Pace-Tonna, Morgan D. Barense, Michael L. Mack

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFondation Brain Canada
Mots-clésRecallFree recallEncoding (memory)Context-dependent memoryCognitive psychologySemantic memoryPeriod (music)Recall testPsychologyEncoding specificity principleCluster analysisEpisodic memoryComputer scienceArtificial intelligenceCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Paradigms using the free recall of word lists have furthered our understanding of the organizational structure of memory by elucidating the role of contextual associations on memory search. These studies have provided evidence supporting the relationship between the strength of contextual reinstatement and overall memory performance at recall. In the current study, we adapted the traditional word list-learning paradigm to investigate whether emphasizing certain contextual associations between list items would influence subsequent retrieval. Specifically, we introduced a review period between the initial encoding and recall of word lists where items were repeated in an order that highlighted either the temporal or semantic associations at encoding. We found that a temporal review period led to stronger temporal clustering compared to a semantic or a random baseline review period, and a semantic review period led to stronger semantic clustering compared to a temporal or random baseline review period. Moreover, participants recalled more list items when semantic associations were emphasized, with the degree of clustering at recall predicting memory performance. These results demonstrate that emphasizing contextual associations during a review period after initial encoding can affect subsequent memory organization and recall.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,238 · 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.

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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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