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Enregistrement W4393251375 · doi:10.20982/tqmp.20.1.r001

Articulatory rehearsal and phonological storage in working memory: A replication of Longoni et al. (1993)

2024· article· en· W4393251375 sur OpenAlexaff
Camille Couture, Charles Veilleux, Susana Chinhama, Olivia Jacot de Boinod, Britanny Payment, Tracy Husereau, Élodie Ouellette

Notice bibliographique

RevueThe Quantitative Methods for Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReplication (statistics)Working memoryComputer sciencePsychologyCognitive psychologyMathematicsCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study sought to replicate Longoni et al.'s (1993) investigation into the multiple subsystems within the phonological loop, originally proposed by Baddeley et al. (1984).To address the replicability crisis in scientific research, this replication maintains similar methodologies but also features a more diverse sample, characterized solely by advanced French proficiency and increased participant numbers.In addition, this study examined various characteristics of the phonological loop, including the phonemic similarity effect, word length effect, presentation conditions, articulatory suppression effect, and irrelevant sounds.However, the articulatory suppression effect, word length effect, presentation speed effect, and delay effect did not replicate.Notably, an interaction emerged between word length and phonemic similarity, indicating a multiplicative relationship rather than an additive one.The present study emphasizes the importance of further exploration into the factors that influence the non-replicated effects, including the discriminant validity of the variables.Future studies could leverage insights from the phonological loop's characteristics to enhance understanding of the working memory system.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,220
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
DomaineReproductibilité
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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