Judgments of Learning Reactivity on Item-Specific and Relational Processing
Notice bibliographique
Résumé
Judgments of learning (JOLs) reactivity refers to the finding that the mere solicitation of JOLs modifies subsequent memory performance. One theoretical explanation is the item-specific processing hypothesis, which posits that item-level JOLs redound to the benefit of later memory performance because they enhance item-specific processing. The current study was designed to test this account. We factorially manipulated the organization (blocked vs. randomized) of categorized lists and JOL condition (item-JOLs, list-JOLs, no-JOLs) between participants, and fit the dual-retrieval model to free recall data to pinpoint the underlying memory processes that were affected by JOL solicitation. Our results showed that item-level JOLs produced positive reactivity for randomized but not for blocked categorized lists. Moreover, we found that the positive JOL reactivity for randomized categorized lists was tied to a familiarity judgment process that is associated with gist processing, rather than to item-specific recollective processes. Thus, our results pose a challenge to the item-specific processing explanation of JOL reactivity. We argue that JOL reactivity is not restricted to item-specific processing; instead, whether JOLs predominantly engage participants with item-specific or relational processing depends on the interaction between learning stimuli and JOLs.
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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 | 0,011 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».