Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».