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Enregistrement W7115028878

The episodic memory system supports memory for choice: Assessing the behavioural and neural consequences

2025· dissertation· en· W7115028878 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2025
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCognitive Functions and Memory
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEpisodic memoryRecallSemantic memoryNeural systemReconstructive memoryAutobiographical memory
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Choices made in everyday life are highly variable.Sometimes, you may find yourself choosing between two similar items (e.g., breakfast foods to eat) and other times between two dissimilar items (e.g., what to buy with a gift certificate).The goal of the present study was to understand how the similarity of choice options affect how they are later remembered.We hypothesized that choosing between similar as compared to dissimilar options would evoke a comparison-based strategy (evaluating the items with respect to one another), fostering a relational form of encoding and leading to better memory for choice options.In Experiment 1, participants reported their strategy when choosing between pairs of similar or dissimilar items, revealing a higher likelihood of using a comparison-based strategy for similar options.In Experiment 2, we tested memory for both options after participants made choices between similar or dissimilar items, finding that memory was better for similar than dissimilar item pairs.In Experiment 3, we examined the strategies used when choosing between pairs of similar or dissimilar items as well as memory for the choice options.Confirming the results of the previous experiments, we found that participants were more likely to use a comparison-based strategy when choosing between similar than dissimilar items and that positive effect of similarity on memory was stronger for unchosen than chosen items, when controlling for strategy use.We interpret our results as evidence that option similarity impacts the mnemonic processes used during choice, altering what we remember about our choices.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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