Updating social knowledge via episodic memory prediction errors
Notice bibliographique
Résumé
Impressions of other individuals-central components of our social schemas-are crucial for predicting how they will behave in social interactions. In some of these interactions, these predictions align with the way an individual behaves, but in other situations, the individual behaves in ways that contradict predictions of the associated schema. In the present study, we sought to understand the impact of these two scenarios on the attached social schema, focusing on the role of episodic memory encoding of such scenarios in driving schema change. Across two behavioral experiments, healthy young participants formed positive or negative impressions (schemas) about social targets. To test the formation of these schemas, they rated the likelihood that these targets would engage in a series of positive and negative social behaviors. Next, participants encoded narratives depicting these targets engaging in behaviors that were either congruent or incongruent with the valence of the associated schema. Finally, participants rated again the likelihood of each target engaging in positive and negative behaviors. Across both experiments, we found that updating, as measured by changes in the likelihood ratings, was influenced by the strength of memory encoding of the intervening narrative, particularly when that narrative was incongruent with a negative schema. These results emphasize the crucial role of episodic memory in updating our social schemas, or expectations of other individuals, and suggest that we more readily update these schemas to have a more positive impression of others.
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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 | 0,003 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».