The Impact of Event Similarity on Recalls of Repeated Events
Notice bibliographique
Résumé
Psychologists are becoming increasingly interested in studying memories for repeated events as a bridge between 'episodic' memory (i.e., memory for specific events localized in time and place) and 'semantic' memory (i.e., memory for general facts and information). However, the relative contribution of episodic and semantic memory in recalls of repeated events has yet to be determined: do repeated events rely more on episodic memory or semantic memory? Moreover, do different repeated events utilize these forms of memory to different degrees? Prior experimental research has shown that children are more accurate in their recall of specific episodes of repeated events when the repeated events are low in similarity. Conversely, when episodes of repeated events are high in similarity, children tend to recall more details about the 'gist' of the event or, in other words, the details that are fixed across episodes (Danby et al., 2019). Do recalls of repeated events in adults follow a similar pattern, such that repeated events lower in similarity utilize more episodic memory and repeated events high in similarity utilize more semantic memory? Here, the “similarity” of an event refers to a continuum from low-similarity (where each episode of a repeated event is very different) to high-similarity (where each episode of a repeated event is very similar). Danby, M. C., Sharman, S. J., Brubacher, S. P., & Powell, M. B. (2019). The effects of episode similarity on children’s reports of a repeated event. Memory, 27(4), 561–567. https://doi.org/10.1080/09658211.2018.1529798.
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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 | 0,004 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,005 | 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 ».