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Enregistrement W4402831824 · doi:10.1080/09658211.2024.2406307

The influence of event similarity on the detailed recall of autobiographical memories

2024· article· en· W4402831824 sur OpenAlexafffund
Bryan Hong, My An Tran, Heidi Cheng, Bianca Arenas Rodriguez, Kristen E. Li, Morgan D. Barense

Notice bibliographique

RevueMemory · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueIdentity, Memory, and Therapy
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsGovernment of Ontario
Mots-clésAutobiographical memoryRecallPsychologySimilarity (geometry)Cognitive psychologyEvent (particle physics)Episodic memoryCognitionArtificial intelligenceNeuroscienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Memories for life events are thought to be organised based on their relationships with one another, affecting the order in which events are recalled such that similar events tend to be recalled together. However, less is known about how detailed recall for a given event is affected by its associations to other events. Here, we used a cued autobiographical memory recall task where participants verbally recalled events corresponding to personal photographs. Importantly, we characterised the temporal, spatial, and semantic associations between each event to assess how similarity between adjacently cued events affected detailed recall. We found that participants provided more non-episodic details for cued events when the preceding event was both semantically similar and either temporally or spatially dissimilar. However, similarity along time, space, or semantics between adjacent events did not affect the episodic details recalled. We interpret this by considering organisation at the level of a life narrative, rather than individual events. When recalling a stream of personal events, we may feel obligated to justify seeming discrepancies between adjacent events that are semantically similar, yet simultaneously temporally or spatially dissimilar - to do so, we provide additional supplementary detail to help maintain global coherence across the events in our lives.

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)0,001
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 enseignants0,798
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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