Exploring semantic memory organization using a proactive interference paradigm
Notice bibliographique
Résumé
Several decades of research into semantic memory have yielded two main perspectives as to how semantic memory may be organized. One hypothesis is that information is stored according to taxonomical categories (e.g., animals, objects); the other hypothesis suggests that information is stored according to featural attributes (e.g., functional and perceptual properties). Using a proactive interference (PI) paradigm, this study aimed to investigate these two hypotheses by contrasting the impact of categorical and featural cues on patterns of PI effects (i.e., buildup and release). Using the same stimuli and task, while examining recall performance and intrusion errors when featural and categorical information were opposed, allowed for a direct measure of the contribution of these two types of information for semantic organization. To explore semantic organization across the lifespan, 20 healthy younger and 20 healthy older participants were tested. Given that semantic memory deficits frequently occur in Alzheimer's disease (AD), the performance of the healthy older participants was also compared to 16 participants with AD to examine differences in semantic organization of featural and categorical information in individuals for whom there is a potential breakdown of semantic memory. All groups showed expected PI effects when stimuli were categorically cued. Participants also showed a release from PI when the featural cue changed (but the category remained the same). An unexpected release from PI effect was found in the featural PI continued condition in which the featural cue remained the same (e.g., USED FOR TRANSPORTATION) but there was an implicit switch in category (e.g., from OBJECTS to ANIMALS). The results are discussed in terms of the implications for the categorical and featural hypotheses of semantic memory organization.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».