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Enregistrement W7132949914

Statistical Learning Changes Across Development

2022· dissertation· W7132949914 sur OpenAlexaff
Tess Allegra Forest

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2022
Typedissertation
Langue
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatistical learningCognitionStatistical analysisStatistical modelCognitive developmentPrefrontal cortexChild developmentAsk price
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Statistical learning is widely credited with empowering learners of all ages to extract the environmental regularities necessary to piece together the structure of their worlds. Its availability to learners of all ages, however, belies important differences in how statistical learning likely changes across development. Acknowledging this developmental change has broad implications for understanding the cognitive architecture of statistical learning, but very little past work has addressed possible developmental differences across childhood. In this thesis, I present three experiments highlighting the ways in which ongoing cognitive and neural development shape the operation of statistical learning, demonstrating that statistical learning changes in quality with age and experience. In Chapter 2, I ask whether the memory representations formed as a result of statistical learning vary with age. I report that while adults and older children (8-9-year-olds) form general and specific memories for statistical structures, young children (5-7-year-olds) remember only specific information. In Chapter 3, I directly investigate the neural underpinnings of statistical learning in 9-10-year-old children and young adults, and show that children rely more on parietal and temporal cortices and posterior hippocampus to support statistical learning than adults, who rely on ventral prefrontal cortex and anterior hippocampus. Accordingly, children represent general memories in the posterior hippocampus and IFG, while adults represent them in the vmPFC. In Chapter 4, I characterize the interaction between prior knowledge and attention during statistical learning in adulthood, laying the groundwork for developmental investigations of how children’s attention and minimal experience shape statistical learning. Specifically, I ask how experience in an environment shifts the focus of attention during learning, and show support for the idea that as a learner gains experience in an environment, they attend to successively more complex aspects of that environment. In Chapter 5, I review these interconnected findings, and reiterate that our understanding of statistical learning will be incomplete without considering how the input and output change with cognitive and neural development. Together, the studies in this dissertation offer clear insight into how developmental changes in statistical learning fundamentally alter the ways in which children interact with, learn about, and remember their experiences.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,692
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,001

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,352 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2022
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Résumé présentoui

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