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Enregistrement W4402777206 · doi:10.1027/1618-3169/a000618

Does the Effect of Production Influence Memory for Background Context?

2024· article· en· W4402777206 sur OpenAlexaff
Victoria A.J. Kavanagh, Kathleen L. Hourihan, William E. Hockley

Notice bibliographique

RevueExperimental Psychology (formerly Zeitschrift für Experimentelle Psychologie) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecallContext (archaeology)PsychologyCognitive psychologyFalse memoryProduction (economics)Recognition memoryContext effectEncoding (memory)Word (group theory)Recall testCued speechTest (biology)Free recallCognitionMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study examined whether the benefit of mixed-list production could extend to memory for background contexts using word-background context pairs. Participants studied words presented on background images; words were read aloud or silently. In Experiment 1a, half of the studied items were tested on their studied background image and half were tested on a new image using old-new recognition. Although a production effect in word recognition was observed, context reinstatement had no effect on sensitivity and only a marginal effect on hit rates; it did not interact with production. In Experiment 1b, whether participants encoded the backgrounds and whether that encoding was affected by production was tested using separate recognition tests. A production effect was found in word recognition, but there was no effect in image recognition. Experiment 2 used a cued-recall test, with the studied background images as the cues to directly test whether associations were formed between words and backgrounds at study. A production effect was found but did not interact with the presence of cues during recall. Both the benefit of production and the benefit of context reinstatement appear to be independent of one another, with production not aiding memory for the associations between items nor the context.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,364 · 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.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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