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Computational brain & behavior

中文名称：计算大脑和行为

ISSN：2522-0861
出版周期：3 issues a year

发文量：38

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1.Rejoinder: More Limitations of Bayesian Leave-One-Out Cross-Validation

机译：反驳:贝叶斯的局限性分析交叉验证
- 作者：Quentin F. Gronau;Eric-Jan Wagenmakers
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第1期
2.Between the Devil and the Deep Blue Sea: Tensions Between Scientific Judgement and Statistical Model Selection

机译：魔鬼和深蓝色大海:之间的紧张局势在科学判断和统计模型选择
- 作者：Danielle J. Navarro
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第1期
3.Limitations of 'Limitations of Bayesian Leave-one-out Cross-Validation for Model Selection'

机译：“贝叶斯的局限性的限制分析交叉验证的模型选择”
- 作者：Aki Vehtari;Daniel P. Simpson;Yuling YaoAndrew Gelman
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第1期
4.Commentary on Gronau and Wagenmakers

机译：评论Gronau Wagenmakers
- 作者：Suyog H. Chandramouli;Richard M. Shiffrin
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第1期
- model selection;
- cross-validation;
- Comment;
5.Limitations of Bayesian Leave-One-Out Cross-Validation for Model Selection

机译：贝叶斯分析的局限性交叉验证的模型选择
- 作者：Quentin F. Gronau;Eric-Jan Wagenmakers
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第1期
- Bayesian inference;
- model selection;
- cross-validationinductionGeneralization;
6.Velocity Estimation in Reinforcement Learning

机译：在强化学习速度估计
- 作者：Carlos Vel′azquez;Manuel Villarreal;Arturo Bouzas
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第2期
7.Testing Optimal Timing in Value-Linked Decision Making

机译：测试的最佳时机Value-Linked决定使
- 作者：Rahul Bhui
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第2期
8.Individual Differences in Cortical Processing Speed Predict Cognitive Abilities: a Model-Based Cognitive Neuroscience Account

机译：个体差异在皮质处理速度预测认知能力:一个基于模型认知神经科学的账户
- 作者：Anna-Lena Schubert;Michael D. Nunez;Dirk HagemannJoachim Vandekerckhove
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第2期
9.A Model for Understanding Recognition Validity

机译：一个模型为理解识别的有效性
- 作者：Michael D. Lee;Stephanie Doering;Amy Carr
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第2期
10.Detecting Strategies in Developmental Psychology

机译：在发展心理学检测策略
- 作者：Helen Steingroever;Marieke Jepma;Michael D. LeeBrenda R. J. JansenHilde M. Huizenga
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第2期
11.Cue-Driven Changes in Detection Strategies Reflect Trade-Offs in Strategic Efficiency

机译：Cue-Driven检测策略反映的变化权衡战略效率
- 作者：Cheng-Ta Yang;Chun-Hao Wang;Ting-Yun ChangJu-Chi YuDaniel R. Little
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第2期
- Stimulus Salience;
- Valid;
- PARALLEL PROCESSING (COMPUTERS)relative efficiency;
12.Robust Diversity in Cognitive Science

机译：健壮的认知科学的多样性
- 作者：Joachim Vandekerckhove;Corey N. White;Jennifer S. TruebloodJeffrey N. RouderDora MatzkeFábio P. LeiteAlexander EtzChristopher DonkinBerna DevezerAmy H. CrissMichael D. Lee
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第4期
- reproducibility;
- Robustness;
- Cognitive Mapssingle turnoutCommentCognitive Science;
13.On the Importance of Power Analyses for Cognitive Modeling

机译：动力分析的重要性的认知建模
- 作者：Sebastian Gluth;Jana B. Jarecki
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第4期
14.Robust Standards in Cognitive Science

机译：健壮的标准认知科学
- 作者：Sophia Crüwell;Angelika M. Stefan;Nathan J. Evans
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第4期
- reproducibility;
- Cognitive Maps;
- TransparencyScienceModelingCognitive Science;
15.Potential Contributions of Clinical Mathematical Psychology to Robust Modeling in Cognitive Science

机译：临床数学的潜在贡献建模在认知心理学强劲科学
- 作者：Richard W. J. Neufeld;Colleen Diane Cutler
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第4期
- Medical;
- Neuroimaging;
- ModelingMathematical PsychologyCognitive Sciencemodel support;
16.We Have Not Looked at Our Results Until We Have Displayed Them Effectively: a Comment on Robust Modeling in Cognitive Science

机译：我们没有直到我们已经看了我们的结果他们有效地显示:评论健壮认知科学的建模
- 作者：Leslie M. Blaha
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第4期
17.Towards Replication in Computational Cognitive Modeling: a Machine Learning Perspective

机译：对复制计算认知建模:机器学习的角度
- 作者：Chris Emmery;ákos Kádár;Travis J.WiltshireAndrew T. Hendrickson
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第4期
18.All models are wrong, some are useful, but are they reproducible? Commentary on Lee et al. (2019)

机译：所有模型都是错的,一些是有用的,但是他们可再生的吗?(2019)
- 作者：Michael David Wilson;Russell James Boag;Luke Strickland
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第4期
- Human factors;
- reproducibility;
- Cognitive MapsaluminiumBest PracticesModelingCommentLidosengaging;
19.Interpreting Model Comparison Requires Understanding Model-Stimulus Relationships

机译：解释模型比较需要理解Model-Stimulus关系
- 作者：Stephen B. Broomell;Sabina J. Sloman;Leslie M. BlahaJulia Chelen
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第4期
- Stimuli;
- Suggestion;
- JudgmentResearch Toolsmodel testsCritical Thinking;
20.The Importance of Standards for Sharing of Computational Models and Data

机译：共享标准的重要性计算模型和数据
- 作者：Russell A Poldrack;Franklin Feingold;Michael J FrankPadraig GleesonGilles de HollanderQuentin J. M. HuysBradley C. LoveChristopher J. MarkiewiczRosalyn MoranPetra RitterTimothy T. RogersBrandon M. TurnerTal YarkoniMing ZhanJonathan D. Cohen
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第4期
- Computational modeling;
- Output;
- reproducibilityData SharingCognitive Science;
21.Blinded Inference: an Opportunity for Mathematical Modelers to Lead the Way in Research Reform

机译：盲目的推理:一个数学的机会建模者率先研究改革
- 作者：Jeffrey J. Starns;Andrea M. Cataldo;Caren M. Rotello
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第4期
- data generation;
- mathematical modeling;
- Reformingfundamental componentcognitive processComment;
22.The Really Risky RegisteredModeling Report: Incentivizing Strong Tests and HONEST Modeling in Cognitive Science

机译：真正的风险RegisteredModeling报告:激励强测试和诚实的建模认知科学
- 作者：Wolf Vanpaemel
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第4期
23.The Experiment is just as Important as the Likelihood in Understanding the Prior: a Cautionary Note on Robust Cognitive Modeling

机译：实验是一样重要的之前可能在理解:一个警示对健壮的认知建模
- 作者：Lauren Kennedy;Daniel Simpson;Andrew Gelman
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第4期
- Bayesian Statistics;
- Cognitive Maps;
- RobustnessLikelihoodcautionary noteTrivialModeling;
24.Maximizing the Expected Information Gain of Cognitive Modeling via Design Optimization

机译：最大化的预期信息增益通过优化设计认知建模
- 作者：Daniel W. Heck;Edgar Erdfelder
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第4期
25.Robust Modeling Through Design Optimization

机译：通过优化设计鲁棒建模
- 作者：Mark A. Pitt;Jay I. Myung
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第4期
- Experiential Learning;
- Optimal design;
- Robustness;
26.Need of Mathematical Formalism in Proposals for Robust Modeling

机译：需要在提案的数学形式主义强大的建模
- 作者：Erkan Buzbas
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第4期
- formalism;
- Robustness;
- SuggestionModelingEstablish;
27.On Testing and Developing Cognitive Models

机译：测试和开发的认知模型
- 作者：Thomas J. Palmeri
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第4期
- Computational modeling;
- decision making;
- Cognitive MapsSuggestionModelingPsychologyComment;
28.Neglected Sources of Flexibility in Psychological Theories: from Replicability to Good Explanations

机译：被忽视的灵活性在心理的来源理论:从复现性好解释
- 作者：Aba Szollosi;Chris Donkin
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第4期
- Science philosophy;
- Psychological Theory;
- theories;
29.What Do the Rules for the Wrong Game Tell us About How to Play the Right Game?

机译：因为错误的游戏规则告诉我们什么如何正确的游戏?
- 作者：Andrew Heathcote
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第4期
- Tell;
- REMEDIES;
- SuggestionRuleTeachingWorry;
30.Beyond Registration Pre and Post

机译：超出登记前后
- 作者：Paul De Boeck;Minjeong Jeon;Lawrence Gore
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第4期
31.Preregistration of Modeling Exercises May Not Be Useful

机译：预先登记的建模练习可能不是有用的
- 作者：Steven N. MacEachern;Trisha Van Zandt
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第4期
32.Commentary on 'Robust Modeling in Cognitive Science: Misunderstanding the Goal of Modeling'

机译：评论“强劲建模在认知科学:误解建模的目标”
- 作者：Richard M. Shiffrin
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第4期
- Case studies;
- Best Practices;
- SuggestionModelingCommentCognitive Science;
33.Cultural Problems Cannot Be Solved with Technical Solutions Alone

机译：与技术文化问题不能解决单独的解决方案
- 作者：Simon D. Lilburn;Daniel R. Little;Adam F. OsthPhilip L. Smith
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第4期
34.The Many Functions of Quantitative Modeling

机译：定量建模的许多功能
- 作者：David J. Cox
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第4期
35.A Model Hierarchy for Psychological Science

机译：心理科学的模型层次结构
- 作者：David Kellen
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第4期
- Robustness;
- Cognitive Maps;
36.Promoting Cumulation in models of the human mind

机译：促进人类思维模型的累积
- 作者：Glenn Gunzelmann
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第4期
37.What Does It Mean for Psychological Modeling to Be More Robust?

机译：心理建模是什么意思更健壮的?
- 作者：Kevin A. Gluck
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第4期
- Robustness;
- Modeling;
- GeneralizationCognitive Science;
38.Robust Modeling in Cognitive Science

机译：健壮的认知科学的建模
- 作者：Michael D. Lee;Amy H. Criss;Berna DevezerChristopher DonkinAlexander EtzFábio P. LeiteDora MatzkeJeffrey N. RouderJennifer S. TruebloodCorey N. WhiteJoachim Vandekerckhove
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2019年第4期
39.When Fixed and Random Effects Mismatch: Another Case of Inflation of Evidence in Non-Maximal Models

机译：当固定效应和随机效应不匹配时：非极大模型中证据膨胀的另一种情况
- 作者：Veríssimo João
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2023年第1期
40.Statistics in the Service of Science: Don’t Let the Tail Wag the Dog

机译：为科学服务的统计：不要让尾巴摇狗
- 作者：Singmann Henrik;Kellen David;Cox Gregory E.Chandramouli Suyog H.Davis-Stober Clintin P.Dunn John C.Gronau Quentin F.Kalish Michael L.McMullin Sara D.Navarro Danielle J.Shiffrin Richard M.
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2023年第1期
41.Principles of Model Specification in ANOVA Designs

机译：方差分析设计中的模型规范原则
- 作者：Rouder Jeffrey N.;Schnuerch Martin;Haaf Julia M.Morey Richard D.
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2023年第1期
42.Benefits of Bayesian Model Averaging for Mixed-Effects Modeling

机译：贝叶斯模型平均法在混合效应建模中的优势
- 作者：Heck Daniel W.;Bockting Florence
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2023年第1期
43.The Limits of Marginality

机译：边缘性的局限性
- 作者：Heathcote Andrew;Matzke Dora
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2023年第1期
44.Bayes Factors for Mixed Models: a Discussion

机译：混合模型的贝叶斯因子：讨论
- 作者：van Doorn Johnny;Haaf Julia M.;Stefan Angelika M.Wagenmakers Eric-JanCox Gregory EdwardDavis-Stober Clintin P.Heathcote AndrewHeck Daniel W.Kalish MichaelKellen DavidMatzke DoraMorey Richard D.Nicenboim Brunovan Ravenzwaaij DonRouder Jeffrey N.Schad Daniel J.Shiffrin Richard M.Singmann HenrikVasishth ShravanVeríssimo JoãoBockting FlorenceChandramouli SuyogDunn John C.Gronau Quentin F.Linde MaximilianMcMullin Sara D.Navarro DanielleSchnuerch MartinYadav HimanshuAust Frederik
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2023年第1期
45.Bayes Factor Model Comparisons Across Parameter Values for Mixed Models

机译：混合模型参数值之间的贝叶斯因子模型比较
- 作者：Linde Maximilian;van Ravenzwaaij Don
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2023年第1期
46.Bayes Factors for Mixed Models: Perspective on Responses

机译：混合模型的贝叶斯因子：响应视角
- 作者：van Doorn Johnny;Aust Frederik;Haaf Julia M.Stefan Angelika M.Wagenmakers Eric-Jan
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2023年第1期
47.Sample Size Determination for Bayesian Hierarchical Models Commonly Used in Psycholinguistics

机译：心理语言学中常用的贝叶斯分层模型的样本量确定
- 作者：Vasishth Shravan;Yadav Himanshu;Schad Daniel J.Nicenboim Bruno
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2023年第1期
48.Bayes Factors for Mixed Models

机译：混合模型的贝叶斯因子
- 作者：van Doorn Johnny;Aust Frederik;Haaf Julia M.Stefan Angelika M.Wagenmakers Eric-Jan
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2023年第1期
49.Correction to: The Effects of Neural Gain on Reactive Cognitive Control

机译：更正：神经增益对反应性认知控制的影响
- 作者：Tromp Jeshua;Nieuwenhuis Sander;Murphy Peter
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2022年第3期
50.The Effects of Neural Gain on Reactive Cognitive Control

机译：神经增益对反应性认知控制的影响
- 作者：Tromp Jeshua;Nieuwenhuis Sander;Murphy Peter
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2022年第3期
51.Choice Rules Can Affect the Informativeness of Model Comparisons

机译：选择规则会影响模型比较的信息性
- 作者：Zilker Veronika
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2022年第3期
52.Over-precise Predictions Cannot Identify Good Choice Models

机译：过于精确的预测无法识别好的选择模型
- 作者：Sifar Anjali;Srivastava Nisheeth
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2022年第3期
53.Leveraging Machine Learning to Automatically Derive Robust Decision Strategies from Imperfect Knowledge of the Real World

机译：利用机器学习从对现实世界的不完全了解中自动得出稳健的决策策略
- 作者：Mehta Aashay;Jain Yash Raj;Kemtur AnirudhaStojcheski JugoslavConsul SakshamTošić MateoLieder Falk
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2022年第3期
54.Transfer of Learned Opponent Models in Zero Sum Games

机译：零和博弈中学习对手模型的转移
- 作者：Guennouni Ismail;Speekenbrink Maarten
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2022年第3期
55.Diffusion Decision Modeling of Retrieval Following the Temporal Selection of Behaviorally Relevant Moments

机译：行为相关时刻时间选择后检索的扩散决策建模
- 作者：Turker Hamid B.;Swallow Khena M.
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2022年第3期
56.Relating a Spiking Neural Network Model and the Diffusion Model of Decision-Making

机译：脉冲神经网络模型与决策扩散模型的关系
- 作者：Umakantha Akash;Purcell Braden A.;Palmeri Thomas J.
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2022年第3期
57.Measure-Theoretic Musings Cannot Salvage the Full Bayesian Significance Test as a Measure of Evidence

机译：测量理论的思考无法挽救完整的贝叶斯显著性检验作为证据的衡量标准
- 作者：Ly Alexander;Wagenmakers Eric-Jan
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2022年第4期
58.On the Measure-Theoretic Premises of Bayes Factor and Full Bayesian Significance Tests: a Critical Reevaluation

机译：关于贝叶斯因子和全贝叶斯显著性检验的测度理论前提：关键的重新评估
- 作者：Kelter Riko
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2022年第4期
59.A Critical Evaluation of the FBST ev for Bayesian Hypothesis Testing

机译：FBST ev 用于贝叶斯假设检验的批判性评估
- 作者：Ly Alexander;Wagenmakers Eric-Jan
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2022年第4期
60.Parameter and Model Recovery of Reinforcement Learning Models for Restless Bandit Problems

机译：Restless Bandit问题的强化学习模型参数与模型恢复
- 作者：Danwitz Ludwig;Mathar David;Smith ElkeTuzsus DenizPeters Jan
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2022年第4期
61.What Happens After a Fast Versus Slow Error, and How Does It Relate to Evidence Accumulation?

机译：在快速与慢速错误之后会发生什么，它与证据积累有何关系？
- 作者：Damaso Karlye A. M.;Williams Paul G.;Heathcote Andrew
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2022年第4期
62.Disentangling Different Aspects of Between-Item Similarity Unveils Evidence Against the Ensemble Model of Lineup Memory

机译：解开项目间相似性的不同方面揭示了反对阵容记忆集成模型的证据
- 作者：Meyer-Grant Constantin G.;Klauer Karl Christoph
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2022年第4期
63.AI-Assisted Decision-making: a Cognitive Modeling Approach to Infer Latent Reliance Strategies

机译：人工智能辅助决策：一种推断潜在依赖策略的认知建模方法
- 作者：Tejeda Heliodoro;Kumar Aakriti;Smyth PadhraicSteyvers Mark
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2022年第4期
64.Boosting Human Decision-making with AI-Generated Decision Aids

机译：利用 AI 生成的决策辅助工具促进人类决策
- 作者：Becker Frederic;Skirzyński Julian;van Opheusden BasLieder Falk
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2022年第4期
65.Generalization in Distant Regions of a Rule-Described Category Space: a Mixed Exemplar and Logical-Rule-Based Account

机译：规则描述的类别空间远距离区域的泛化：基于规则的混合示例和逻辑规则帐户
- 作者：Nosofsky Robert M.;Hu Mingjia
- 期刊名称：《Computational brain & behavior》 | 2022年第4期

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