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Enregistrement W4400773750 · doi:10.1093/oxfordhb/9780190917982.013.39

Autobiographical Memory

2024· book-chapter· en· W4400773750 sur OpenAlexaff
Carina L. Fan, Stephanie Simpson, H. Moriah Sokolowski, Brian Levine

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2024
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueIdentity, Memory, and Therapy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutobiographical memoryPsychologyHistoryCognitive psychologyRecall

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Autobiographical memory—memory for one’s personal past—is a multifaceted mnemonic activity that evolves throughout the life span and interacts with numerous other cognitive functions. Retrieving personal past events engages processes of cue specification, search, and elaboration of details within the specified event. The retrieved content varies from specific episodes unique in time and place to more general representations of autobiographical facts (personal semantics). As expected given this complexity, autobiographical memory is mediated by distributed brain networks, with key regions in the medial temporal lobes and their connections to both anterior and posterior cortical regions supporting different levels of specificity in memory retrieval. These patterns only partially overlap with those evoked by laboratory-based episodic memory paradigms. Whereas most empirical work on autobiographical memory focuses on the recall of particular past events, more recent research concerns individual differences in the way that people tend to remember their past. The formal study of autobiographical memory dates to the 19th century, but research in this field is burgeoning, particularly in relation to brain network connectivity. New paradigms that bridge the gap between traditional laboratory memory tasks and rich, naturalistic autobiographical memories will enhance the understanding of memory as it operates in everyday life.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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