Modestly related memories for when and where an object was seen in a Massive Memory paradigm.
Notice bibliographique
Résumé
We know that observers can typically discriminate old images from new ones with over 80% accuracy even if after seeing hundreds of objects for just 2-3 seconds each (“Massive Memory”). What do they know about WHERE and WHEN they saw each object? From previous work, we know that observers can remember the locations of 50-100 out of 300 items (Spatial Massive Memory – SMM). In a different study, observers could mark temporal locations within 10% of the actual time of the item's original appearance (Temporal Massive Memory - TMM). Are SMM and TMM related? In new experiments, 64 observers saw 50 items, each sequentially presented in random locations in a 7x7 grid. They subsequently saw 100 items (50 old). Four sets of instructions were used: (1) Mere Identity instruction asked 16 observers just to remember the items. (2) Spatial instruction asked 16 observers to also remember item locations. (3) Temporal instruction asked 14 observers to remember when items appeared. (4) Full instruction (13 observers) combined Spatial and Temporal instructions. At test, observers in all conditions were told to click on the original location of old items and to indicate when they saw it on a time bar. ~12% of observers appeared to guess on the spatial task and ~50%(!) guessed on the timing task. Interestingly, just 6% guessed on both, exactly as would be predicted if the choice to guess was independent for space and time. Overall, space and time scores were strongly correlated for Full Instructions (r-sq=.64, p=0.001), Temporal (r-sq=.31, p=0.04), and marginally correlated for Spatial (r-sq=.20, p=0.08). The Mere Identity correlation was insignificant (r-sq=.03, p=0.40). Effects of instruction on performance were generally insignificant. Observers can have quite good memory for when and where they saw an object. Those memories seem to be modestly correlated with each other.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».