Conceptual Similarity Promotes Memory Generalization At the Cost of Detailed Recollection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A cardinal feature of episodic memory is the ability to generalize knowledge across similar experiences to make inference about novel events. Here, we tested if this ability to apply generalized knowledge exists for experiences that are similar in terms of underlying concepts, prior knowledge, and if this comes at the expense of another feature of episodic memory: forming detailed recollection of events Over three experiments, healthy participants performed a modified version of the acquired equivalence test in which they learned overlapping object-scenes associations (A-X, B-X and A-Y) and then generalized the acquired knowledge to indirectly learned associations (B-Y) and novel objects (C-X and C-Y) that were from the same conceptual category (e.g. A - pencil; B - scissors) and different categories (e.g. A - watch; B - fork). In a subsequent recognition memory task, participants made old/new judgements to old (targets), similar (lures) and novel items. Across all experiments, we found that indirect associations that were rooted in conceptual similarity knowledge led to higher rates of generalisation but reduced detailed object memory. Our findings suggest that activating prior conceptual knowledge emphasizes the generalization function of episodic memory at the expense of detailed recollection. We discuss how this trade-off between generalization and recollection functions of episodic memory result from engaging different representations during learning.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».