The tortoise and the hare: Fast and slow learners in an object categorization task
Notice bibliographique
Résumé
In a typical object training study, participants are trained to categorize objects (e.g., cars, birds) to a pre-determined level of performance (e.g., 90% accuracy). After training, category retention is tested by asking participants to identify trained and novel exemplars from the learned category. One limitation of this approach is that it fails to consider how the learning characteristics of the individual might affect their subsequent retention of category knowledge. In this study, participants (n = 34) completed an online study where they were trained to identify four species of warblers (Capemay, Townsend, Prairie, Magnolia) or four species of mushrooms (Jacksonii, Flavoconnia, Muscaria, Persicna). Trials consisted of a preview stage where participants pressed the keyboard space bar to view the stimulus (warblers or mushrooms) and a selection stage where participants released the space bar to categorize the stimulus according to its species via a key press response. In the training phase, participants received feedback on their selection and continued until the participant categorized the four species of warblers (or mushrooms) to a 90% accuracy criterion. Based on their total number of trials-to-criterion (TTC), participants were split into “fast” or “slow” learning groups. Following training, participants were asked to identify 40 new images of warblers (or mushrooms) without feedback. Despite having required fewer training trials, participants in the fast group were more accurate than participants in the slow group (fast: 95% versus slow: 88%, p < .02). Interestingly, participants in the slow group showed faster reaction times than participants in the fast group (slow: 1756 ms versus fast: 1885 ms, t = 14.13, p < .001), driven by shorter preview times (slow: 350 ms versus fast: 535 ms, p < .001). Collectively, these results suggest that individual differences in category learning influence the characteristics of category retrieval.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».