A direct replication and extension of Popp and Serra (2016, experiment 1): better free recall and worse cued recall of animal names than object names, accounting for semantic similarity
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Free recall tends to be better for names of animate concepts such as animals than for names of inanimate objects. In Popp and Serra's 2016 article, the authors replicated this "animacy effect" in free recall but when participants studied words in pairs (animate-animate pairs intermixed with inanimate-inanimate pairs) and were tested with cued recall, performance was better for inanimate-inanimate pairs than for animate-animate pairs ("reverse animacy"). We tested the replicability of this surprising effect and one possible explanation for the effect (semantic similarity). Methods: = 150), we manipulated the within-category semantic similarity of animal and object wordlists. Results: AIn Experiment 1, just as in Popp and Serra, we observed an animacy effect for free recall and a reverse animacy effect for cued recall. Unlike Popp and Serra, we found that controlling for interference effects rendered the reverse animacy effect non-significant. We took this as evidence that characteristics of the stimulus sets (e.g., category structure, within-category similarity) may play a role in animacy and reverse animacy effects. In Experiment 2, in three out of our four samples, we observed reverse animacy effects when within-category similarity was higher for animals and when within-category similarity was equated for animals and objects. Discussion: Our results suggest that the reverse animacy effect observed in Popp and Serra's 2016 article is a robust and replicable effect, but that semantic similarity alone cannot explain the effect.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».