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Enregistrement W4309571851 · doi:10.1080/09658211.2022.2147954

Encoding-phase orientation toward thematic content over perceptual style benefits picture memory

2022· article· en· W4309571851 sur OpenAlexafffund
Sagana Vijayarajah, E McAlister, Margaret L. Schlichting

Notice bibliographique

RevueMemory · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of TorontoCanada Foundation for Innovation
Mots-clésPsychologyCognitive psychologyPerceptionCued speechSemantic memoryEncoding (memory)Episodic memoryMeaning (existential)Working memoryDimension (graph theory)Cognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Orienting toward the meaning versus perceptual features of an experience benefits subsequent memory. Yet given that past work encouraged these orientations with different tasks, it is not clear if this memory benefit is solely due to internal processing factors versus external task-related ones. Moreover, it remains unclear how this benefit generalises from verbal to detailed picture memory. Here, we developed a novel paradigm that cued participants' attention to thematic (story) or stylistic (artist style) dimensions of storybook-style illustrations during a repeat-detection task. Afterwards, participants completed a recognition memory test with studied illustrations and lures along thematic and stylistic dimensions. In contrast to past work, both orienting tasks were identical except for the dimension participants were cued to attend to. Furthermore, our thematic and stylistic dimensions enabled us to separately examine memory quality along each dimension. We found that thematic attention yielded superior memory for studied illustrations over stylistic orientations. False alarms to lures varied by dimension and attention: errors were greater to thematic than stylistic lures overall and stylistic attention elevated false alarms to stylistic lures. Our results show that semantic encoding orientations enhance detailed picture memory, without a cost to memory quality along semantic or perceptual dimensions of experience.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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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