On the specificity of sequential congruency effects in implicit learning of motor and perceptual sequences.
Notice bibliographique
Résumé
Individuals experience less interference from conflicting information following events that contain conflicting information. Recently, Jiménez, Lupiáñez, and Vaquero (2009) demonstrated that such adaptations to conflict occur even when the source of conflict arises from implicit knowledge of sequences. There is accumulating evidence that momentary changes in adaptations made in response to conflicting information are conflict-type specific (e.g., Funes, Lupiáñez, & Humphreys, 2010a), suggesting that there are multiple modes of control. The current study examined whether conflict-specific sequential congruency effects occur when the 2 sources of conflict are implicitly learned. Participants implicitly learned a motor sequence while simultaneously learning a perceptual sequence. In a first experiment, after learning the 2 orthogonal sequences, participants expressed knowledge of the 2 sequences independently of each other in a transfer phase. In Experiments 2 and 3, within each sequence, the presence of a single control trial disrupted the expression of this specific type of learning on the following trial. There was no evidence of cross-conflict modulations in the expression of sequence learning. The results suggest that the mechanisms involved in transient shifts in conflict-specific control, as reflected in sequential congruency effects, are also engaged when the source of conflict is implicit.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».