The Impact of Depth of Encoding on the Transfer of Test Enhanced Learning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The mediator effectiveness hypothesis states the benefit of retrieval practice is a consequence of the activation of mediators linking cue and target items during review. Evidence has found that mediators are more effective at prompting recall of target words than words not associated with the original cue, a pattern that is larger following testing than restudy. The benefit of testing for unstudied cues at the final test is referred to as transfer of test-enhanced learning. The current study examined whether the activation of mediators is moderated by the depth of processing completed at encoding. During an initial study of weakly related word pairs (e.g., Mother–CHILD), participants completed an encoding task that directed deep, shallow, or no specific depth of processing. During review, participants restudied the pairs or attempted to recall the target given the original cue (e.g., Mother). On the final test, participants were presented with unstudied cues that were related to either the original cue (mediators, e.g., Father) or the target (target-related cues, e.g., Baby). The results found mediator generation during review to be greatly impaired by shallow processing tasks completed during encoding. In contrast, the effectiveness of target-related cues was not affected by depth of processing tasks.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».