Becoming fluent overnight: Long-lasting influences of perceptual learning on metamemory.
Notice bibliographique
Résumé
Judgements of learning (JOLs) are metacognitive evaluations of future memory for newly learned information (Fiacconi et al., 2020; Koriat, 1997). The cue utilization view of JOLs states that individuals use a variety of cues when predicting future memory performance (Koriat, 1997). Critically, however, the majority of research aimed at understanding how different types of cues influence individuals' JOLs has focused on immediate memory assessments based on individuals' in-the-moment experiences or has utilized very brief retention intervals and relied on the representation of previously studied material (Rhodes & Tauber, 2011). Importantly, individuals' assessments of new learning may also be coloured by information learned further in the past when it is similar to the current information. Using a letter set training procedure (Fiacconi et al., 2020), we manipulated the fluency of to-be-learned material to examine whether previous learning would influence JOLs for new material over a 24-hr time period. As hypothesized, our results showed that previous learning did impact individuals' metamemory predictions, as JOLs for distinct but similar items were indeed higher than those for novel dissimilar items both immediately following training and 24 hr later. (PsycInfo Database Record (c) 2026 APA, all rights reserved).
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».