Lion—Tiger—Stripes: Delimiting the Semantic Association Effect on Working Memory With Mediated Association
Notice bibliographique
Résumé
Semantic relatedness of items improves working memory performance. We targeted one type of semantic relatedness, semantic association. The beneficial effect of association is often explained by the spreading-activation process: Encoding/maintaining an item would activate its associated item. Nevertheless, as associated words can be similar to each other (e.g. similarity based on the Latent Semantic Analysis), other processes, rather than spreading activation, may also explain the association effect. To target spreading activation selectively, a novel hypothesis unique to this process was tested. Specifically, we tested the effect of mediated or two-step association, which the spreading-activation theory assumes (e.g. lion → tiger → stripes). To examine the mediated association effect, Experiments 1, 2A, and 2B presented word pairs with indirect association (e.g. "lion" and "stripes") without mediators (e.g. "tiger"). Only one of the three experiments provided moderate evidence for a beneficial effect of mediated association. Additionally, cross-experiment and item-level analyses did not support the mediated association effect. By contrast, Experiments 3 and 4 presented word pairs with direct association (e.g. "tiger" and "stripes") and demonstrated extreme evidence for a beneficial effect of direct association. The negligible effect of mediated association would aid in delimiting the scope of association's influence on working memory.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».