Reinforcement learning and the acquisition of perceptual expertise in ERPs
Notice bibliographique
Résumé
In a category learning task, people are initially unaware when they have committed an error and therefore, require corrective feedback to modify their category decisions. Once the categories are learned, however, external feedback is no longer necessary. Electrophysiologically, the two phases of category learning are indicated by different event-related brain potentials (ERPs): the feedback ERN that is elicited following the presentation of negative feedback and the response ERN that is generated following an incorrect response. In a study of perceptual categorization, participants were asked to discriminate between very similar families of novel geometric shapes (blobs). Participants who learned the perceptual categories (i.e., expert learners) demonstrated a shift from a feedback ERN to the response ERN. The expert learners also showed an enhanced N250 response to the blob families — a component that is thought to index subordinate level representations. For the experts, the buildup of the N250 component was correlated with the shift in the ERN. In contrast, participants who were unable to learn the object families (i.e., novice learners ) failed to show a shift in their feedback-to-response ERN nor did they show an increased N250. Collectively, these results suggest that accompanying the acquisition of the subordinate categories, there is a change from an external source of error monitoring to an internal source.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».