Examining levels of processing using verbal & pictorial stimuli with the complex trial protocol in a mock theft scenario
Notice bibliographique
Résumé
The Complex Trial Protocol (CTP) is an EEG-based Concealed Information Test (CIT). Depth of processing influences memorability where deeper processing increases recollection. The CTP's performance as a function of shallow versus deep levels of processing has not been explored. Two experiments were conducted, one with verbal stimuli and the other with their pictorial referents. In both experiments, participants were randomly assigned to three groups, Innocent Control (Control) condition, Guilty Immediate Shallow Processing (Shallow) condition, and Guilty Immediate Deep Processing (Deep) condition. Shallow and Deep participants from both experiments underwent the same mock theft scenario and all three groups were later exposed to either a verbal (N = 41) or pictorial (N = 43) stimulus on a computer monitor. In the word study, no differences in CIT effect were found between any of the groups. Areas under the curve (AUCs) did not differ from chance (.624 and .679 for Shallow and Deep groups respectively). In the image study, the CIT effect for the Shallow and Deep groups differed from the Control one. The AUCs (.755 and .943 for the Shallow and Deep groups respectively) differed significantly from each other. Levels of Processing (LOP) did not appear to have any bearing on CTP performance when words were used as probes but did have an effect when images were used. The findings may hint at some of the limitations of the CTP and fail to replicate similar experiments, especially when words are used as probes, from the late Peter Rosenfeld's laboratory.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».