Representing and remembering text paraphrases: a phantom recollection analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study was designed to evaluate the memory representations that support complex patterns of readers’ memorial judgments about text paraphrases. This issue was examined with reference to the phantom recollection model. That analysis considers memory judgments to be collaboratively supported by one’s recollection of an item in its context, a vaguer sense of stimulus familiarity, and the phantom recollection of the substance and even perceptual details of unstudied but related lures. In two experiments, subjects read blocks of brief passages and then judged explicit, paraphrased, control (lure) test items, and inference statements. Different subject groups were instructed to base their judgments (a) on a verbatim or “recognize” criterion, (b) on a gist criterion, or (c) to accept only items implied but not stated in their passages. Multinomial tree processing analysis was applied to the data. Both paraphrases and coherence-preserving (“bridging”) inferences were supported by phantom recollection. However, familiarity was greater for the former, reflecting the greater overlap of paraphrases than inferences with the perceptual details of the text. Some minor deviations between these results and those of prior studies are addressed. The joint application of the empirical paradigm and multinomial tree processing exposes the representations that support readers’ retrieval from text.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».