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Enregistrement W4393529042 · doi:10.1017/s0142716424000109

Effects of speech production training on memory across short and long delays in 5- and 6-year-olds: A pre-registered study

2024· article· en· W4393529042 sur OpenAlexafffund
Belén López Assef, Margarethe McDonald, Amélie Bernard, Tania S. Zamuner

Notice bibliographique

RevueApplied Psycholinguistics · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloUniversity of Ottawa
Mots-clésTraining (meteorology)Production (economics)Speech productionAudiologyPsychologySpeech recognitionComputer scienceMedicineGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Studies on the role of speech production on learning have found a memory benefit from production labeled the “Production Effect.” While research with adults has generally shown a robust memory advantage for produced words, children show more mixed results, and the advantage is affected by age, cognitive, and linguistic factors. With adults, the Production Effect is not restricted to the immediate context but is also found after a delay. So far, no studies have investigated the effect of delayed recall on the Production Effect with children. Children aged 5 and 6 years old ( n = 60) participated in two sessions. Children were trained on familiar words and images, which were heard ( Listen ) or produced aloud ( Say ). Children then performed a free recall task. One week later, children repeated the recall task and an additional recognition task. At immediate testing, there was a recency effect on words recalled from the different training conditions and a recall advantage for words produced over words heard; however, this no longer held after a 1-week delay in either the recall or recognition task. Exploratory analysis showed that vocabulary did not predict the Production Effect. Findings indicate that unlike adults, the Production Effect is not as robust in children after a delay.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,881
Score d'incertitude au seuil0,811

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,325 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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