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Dans une tâche de jugement de récence relative (JOR), le modèle cue-based prédit que plus l’item est distant, plus l’asymptote sera faible car le cue-overload est plus élevé pour les éléments distants.
Les paramètres dynamiques sont identiques pour les items récents et anciens, sauf quand il s’agit de l’item le plus récent, qui est plus rapide. Cela remet en cause le modèle bipartite car celui-ci prédit que le temps de récupération est fixe.
Les expériences SAT montrent que le temps mis pour récupérer un item en mémoire dépend de deux facteurs: le temps mis pour y accéder et le degré d’accessibilité de l’item.
Le modèle bipartite prédit qu’un item récent aura une asymptote plus élevée qu’un item ancien, alors que le modèle tripartite prédit des asymptotes similaires.
Selon le modèle tripartite, la taille de l’échantillon va avoir un effet sur les paramètres dynamiques : plus l’échantillon est petit, plus les paramètres dynamiques sont élevés.
Dans la procédure SAT, si les paramètres dynamiques sont identiques entre deux conditions, alors les temps de réactions le seront également.
Dans la procédure SAT, le taux de croissance et l’intercept reflètent le temps mis pour récupérer une information en mémoire.
Dans la procédure SAT, l’asymptote reflète le degré d’accessibilité d’un item.
Dans une tache de probe recognition (reconnaissance de sonde), des temps de réactions plus courts indiquent que l’information a été récupérée plus rapidement.
Dans le modèle tripartite, les informations en mémoire à court terme sont récupérées par un mécanisme de recherche sériel et les informations en mémoire à long terme par un mécanisme d’accès direct.
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