Investigating the influence of local and personal common ground on memory for conversation using an online referential communication task.
Notice bibliographique
Résumé
To maintain efficiency during conversation, interlocutors form and retrieve memory representations for the shared understanding or common ground that they have with their partner. Here, an online referential communication task (RCT) was used in two experiments to examine whether the strength and type of common ground between dyads influence their ability to form and recall referential labels for images. Results from both experiments show a significant association between the strength of common ground formed between dyads for images during the RCT and their verbatim-but not semantic-recall memory for image descriptions about a week later. Participants who generated the image descriptions during the RCT also showed superior verbatim and semantic recall memory performance. In Experiment 2, a group of friends with pre-existing personal common ground were significantly more efficient in their use of words to describe images during the RCT than a group of strangers without personal common ground. However, personal common ground did not lead to enhanced recall memory performance. Together, these findings provide evidence that individuals can remember some verbatim words and phrases from conversations, and partially support the theoretical notion that common ground and memory are intricately linked conversational processes. The null findings with regard to semantic recall memory suggest that the structured nature of the RCT may have constrained the types of memory representations that individuals formed during the interaction. Findings are discussed in relation to the multidimensional nature of common ground and the importance of developing more natural conversational tasks for future work. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».