Perceptual (Static) Active Inference Approach to the Superior Production Effect of Speaking over Writing: An Experiment and Computational Model Report
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports a cognitive psychology experiment and a Markov decision process (MDP) model of the production effect—higher memory retrieval that follows speaking aloud or writing/typing words, as opposed to lower memory retrieval when words are read silently. Current models of the production effect draw on the global-matching framework of memory. We identify four limitations of these models and present a MDP model (a perceptual active inference model) to causally explain a superior production effect of speaking over writing. University students performed a word-production task comprising speaking and writing conditions, followed by a memory test. The results showed main effects of condition on accuracy and response times. The MDP model indicated higher sensory precision during memory retrieval in the speaking condition than in the writing condition. Through Bayesian model selection, we evaluated whether the MDP model, as a mechanistic active-inference model, provided higher construct validity than a descriptive linear model (fit via Variational Laplace). The MDP model outperformed the linear model, suggesting that production modalities are hidden states that cause the visual sensory observation of words that had been linguistically produced. Crucially, the MDP model explains both group effects and individual variability, confirming the reliability paradox of statistical models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».