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Langage - Printemps 2025

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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Dans la procédure SAT, si les paramètres dynamiques

sont identiques entre deux conditions, alors les temps de réactions le seront

également.

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Dans la procédure SAT, le taux de croissance et

l’intercept reflètent le temps mis pour récupérer une information en mémoire.

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Dans la procédure SAT, l’asymptote reflète le degré

d’accessibilité d’un item.

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Dans une tache de probe recognition (reconnaissance

de sonde), des temps de réactions plus courts indiquent que l’information a été

récupérée plus rapidement.

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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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