The tradeoff between item and order information in short-term memory does not depend on encoding time.
Notice bibliographique
Résumé
Participants can optimize encoding of an immediate verbal memory test for item or for order information, or they can try to be ready for either type of test. Dividing encoding between both kinds of information, however, comes at a cost. Recently, it has been shown that the cost is more severe for order information compared to item information (Guitard et al., 2022). Here, for the first time, we evaluated which factor can better account for this asymmetry by contrasting two hypotheses. According to a rate hypothesis, divided attention affects the rate of encoding more for order than for items. According to an alternative, asymptote hypothesis, divided attention does not affect the rates but diminishes the endpoint, or asymptotic level, of order encoding more than item encoding. In three experiments to distinguish these hypotheses, participants prepared for an item fragment completion test, an order reconstruction test, or both types of tests, in trials with different durations of presentation. Overall, our results were better accounted for by a model which assumes that dividing attention between preparation for item and order testing affects the asymptote of encoding more for order than for items, with no effects on the rates of order or item encoding compared to preparation for a single test. The findings not only replicate our prior results, but also demonstrate that the allocation of attention to item or order processing can be disentangled from the time on task. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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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 | 0,002 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».