Primacy (and recency) effects in delayed recognition of items from instances of repeated events
Notice bibliographique
Résumé
In repeated-event paradigms where participants are asked to recall details of a sequence of similar instances they viewed/experienced previously, more accurate details are typically recalled from the first and final instances (i.e., long-term primacy and recency effects). Participants likely encode distinct attributes of details of the boundary instances that subsequently facilitate source monitoring. To date, most repeated event research has measured memory performance via free-/cued-recall paradigms; we examined delayed memory for repeated events using the recognition paradigm. In two preregistered experiments, participants viewed four videos, and after a delay completed a recognition task. In Experiment 1 (N = 168, between-subjects), participants decided whether an item was old (i.e., presented in any video) or new, or whether an item was presented in video 1/2/3/4 or was new. In Experiment 2 (N = 160, within-subjects), the old/new decision was followed by an instance attribution decision. Old items were recognized faster in the old/new task compared to the instance-attribution task. In the instance-attribution task, items from the boundary instances were accurately attributed faster compared to items from the middle instances. We found further evidence for primacy (and recency) effects in measures of confidence, memory judgments, recognition accuracy and discriminability, and confidence-accuracy calibration.
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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 | 0,002 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».