L'effet de la fréquence des mots sur le rappel de l'ordre et des items en rappel sériel immédiat et différé
Notice bibliographique
Résumé
Cette thèse traite de l'effet de la fréquence des mots en rappel sériel immédiat (RSI) et différé (RSD). L'un des objectifs de cette thèse est de vérifier si l'absence d'un effet de fréquence en listes mixtes (contenant simultanément des mots rares et fréquents) est due à l'utilisation de stratégies conscientes d'encodage de la part du participant. Les résultats montrent que l'absence de l'effet de fréquence est également observée lors de l'utilisation d'une tâche de rappel incident, réfutant ainsi l'hypothèse des stratégies d'encodage. Un second objectif est de vérifier si le paradoxe des listes mixtes est présent aussi bien en RSI qu'en RSD. Les résultats obtenus montrent une très grande similitude entre ces deux paradigmes. Par ailleurs, aucune des hypothèses explicatives vérifiées ne peut rendre compte des résultats obtenus. Une hypothèse reposant sur un système d'encodage à capacité limitée où la familiarité est calculée à l'encodage est mise de l'avant.
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 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 | 0,002 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,002 |
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 ».