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Enregistrement W4414987944 · doi:10.1016/j.neuropsychologia.2025.109274

Endel Tulving: An appreciation of his scientific contributions

2025· review· en· W4414987944 sur OpenAlexaboutno aff
Henry L. Roediger, Daniel L. Schacter, Fergus I. M. Craik

Notice bibliographique

RevueNeuropsychologia · 2025
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCephalopods and Marine Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEncoding (memory)Prefrontal cortexSemantic memoryEpisodic memoryFunctional magnetic resonance imagingPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We review Endel Tulving's primary scientific accomplishments. The first section, by Roediger, covers the period from 1957 to 1975, during which Tulving introduced the concepts and phenomena of subjective organization, the availability and accessibility of memories, the power of retrieval cues, the recognition failure of recallable words, the encoding specificity principle, and the distinction between episodic and semantic memory. In the second section, Schacter describes Tulving's growing interest in neuropsychology, his studies of amnesic patient K.C., and his involvement in the development of the Unit for Memory Disorders at the University of Toronto. During this time, Tulving introduced the concept of mental time travel and the idea that memory for the past underlies thoughts of the future. In the third section, Craik describes Tulving's discoveries using brain-imaging techniques, first employing positron emission tomography (PET) and then functional magnetic resonance imaging (fMRI). He describes research that gave rise to Tulving's idea that encoding of memories relies on the left prefrontal cortex and retrieval of memories on the right prefrontal cortex (the HERA theory, for Hemispheric Encoding Retrieval Asymmetry). Craik also briefly discusses the status of the HERA model and other aspects of Tulving's work later in his life. We conclude by noting Tulving's impact on the authors and the field, as well as a selective review of the awards Tulving received for his research.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,006

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
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