Expectations Versus Reality: The Effect of Semantic Knowledge on Statistical Learning
Notice bibliographique
Résumé
Throughout our daily lives, we are constantly perceiving a flow of visual information. Previous research has shown that we extract frequencies and similarities (i.e., statistical learning) to help us understand and organise incoming information. Statistical learning can be used to increase efficiency in visual search tasks (Jiang & Sisk, 2019), but it is unclear how that learning is affected by prior knowledge about the world. In the present study, we investigated the effect of semantic knowledge on statistical learning. The experiment consisted of a learning and memory phase. In the learning phase, 129 participants were presented with four objects on a blank background (one per quadrant) and were asked to search for a target object, cued by its picture. Targets appeared in either high or low probability locations (80% or 20% of trials, respectively). Of theoretical interest, targets were placed in either semantically consistent (e.g., basketball net in upper quadrants) or inconsistent locations (e.g., chandelier in lower quadrants). In the memory phase, participants indicated where each target most often appeared (i.e., the high probability location). We found that participants had slower response times for low compared to high probability locations, which supports previous research. Critically, we found a significant interaction, where participants responded faster overall to targets in semantically consistent than inconsistent locations. These results indicated that where these objects typically appear in the world influenced learning, even when displayed without context. In the memory phase, we found that although accuracy was high for both, it was significantly higher for consistent (87%) than inconsistent (84%) high probability locations. Overall, these findings suggest that learning does not occur in a vacuum. Despite the short learning window, semantic knowledge had a significant influence on learning and performance.
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 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 | 0,009 | 0,124 |
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».