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Enregistrement W4407132415 · doi:10.1038/s41598-025-87612-5

Symbolism itself does not improve memory for elements on the periodic table

2025· article· en· W4407132415 sur OpenAlexafffund
Brady R. T. Roberts, Sophia Tran, Myra A. Fernandes

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueHistory and advancements in chemistry
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTable (database)Computer scienceData scienceInformation retrievalData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent work demonstrates that symbols (e.g., $) are reliably better remembered than their word counterparts (e.g., 'dollar'). It remains an open question whether the memory benefit observed for symbols is due to their unique visual form, or because they offer a symbolic representation of to-be-remembered information. Here, we assessed memory for symbols on the periodic table of elements, which could be presented in symbol format (e.g., H) or word format (e.g., Hydrogen), and compared both to memory for meaningless letters (e.g., J). These stimuli were selected because they all share the same visual features and the former two share the same meaning. Memory was compared across individuals with and without a background in chemistry. In non-experts, memory was highest for words relative to symbols and meaningless letters. In experts (students who had passed an introductory chemistry course), however, memory for words and symbols was equivalent, with both higher than for meaningless letters. Results suggest that prior knowledge of what a symbol means is necessary to gain a memory benefit over semantically-void information, but is not enough to boost memory relative to words. We suggest that using a concrete visual symbol to represent an abstract concept is not enough to confer a memory advantage relative to words; a meaningful and visually distinctive symbol may be necessary.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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