The influence of the generation of detail on accurate and inaccurate remembering
Notice bibliographique
Résumé
Traditionally, recognition judgments have been thought of as arising from two fundamentally different processes; namely, familiarity and recollection (Jacoby,199l;Mandler, 1980).According to the dual-process theory (Jacoby, l99I), the differences in these two influences on recognition judgments lies in their degree of automaticity and the extent to which they rely on a heuristic attribution about the source of current processing.Specifically, familiarity is thought to be based on the attribution that the automatic perceptual processing of a stimulus originates from prior exposure, whereas recollection is often seen as resulting from the direct and consciously controlled retrieval of details associated with prior exposure to a stimulus (Jacoby & Dallas, 1981).As a result, familiarity is conceptualizeð as being a remembering process that is error-prone and inferential, whereas recollection is conceptualized as being a relatively infallible basis of making remembering judgments.The main objective of this thesis is to critically examine the commonly held perspective that recollection is a less error-prone basis for making remernbering judgments than a reliance on familiarity.Across three experiments, I examined the factors that influence how people use the recollection of detail in forming recognition memory judgments.Together, the results from the three studies provide evidence that the generation of detail, or recollection, is not an infallible basis to form remembering judgments; instead, in some situations, recollection was found to be based on an error-prone inferential process.
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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 | 0,008 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».