Examining the role of retrieval processes in set-alternation costs
Notice bibliographique
Résumé
The goal of the experiments was to evaluate an explanation of set-alternation costs based on episodic memory principles. The assumption is that performance of any task is a consequence of memory retrieval processes that involve representations of specific prior experiences (Kolers, 1976; Leboe, Whittlesea, & Milliken, 2005; Neill & Mathis, 1998; Tenpenny, 1995; Whittlesea, 1997; Whittlesea & Jacoby, 1990). When the Event 1 and 3 targets mismatch the retrieval of the Event 1 memory episode is not entirely appropriate for performing the Event 3 task. The interference due to a partial match between Events 1 and 3 might be the source of set-alternation costs. Results of Experiment 1 revealed larger costs in the high probability set-alternation condition. The high probability set-alternation condition encouraged retrieval of Event 1. However, because the targets of Event 1 and 3 mismatched the retrieval of Event 1 interfered with the processing of Event 3’s task-set. In other words, the interference due to a match in task-sets but a mismatch in targets generated costs. If set-alternations costs originate from a partial match between Events 1 and 3, increasing the amount of overlapping information between these events should reduce costs. The findings of Experiments 2 and 3 showed reduced set-alternation costs when there was a target identity match between Events 1 and 3. Lastly, Experiment 4 showed that set-alternation costs are larger when the retrieval of the Event 1 memory episode is obstructed. That is, costs were larger when there was a combination of obstructed Event 1 retrieval and a partial match between Events 1 and 3.
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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 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».