More Blobs: A Training Study Examining the Role of Medial-Frontal Cortex in the Development of Perceptual Expertise
Notice bibliographique
Résumé
In a recent study, Krigolson and colleagues (2009) demonstrated that a reinforcement learning system within medial-frontal cortex plays a key role in the development of perceptual expertise. Specifically, Krigolson et al. found that when participants learned to discriminate between two families of "blobs" feedback processing elicited an error-related negativity (fERN) – a component of the human event-related brain potential (ERP) evoked by performance feedback. Further, Krigolson et al. observed increases in ERP components associated with object recognition (N250) and response error evaluation (rERN) in participants who demonstrated behavioral learning improvements as gauged by task performance. Here, we utilized the same task at Krigolson et al. but extended training over five days so participants were exposed to 5000 learning trials. In line with the predictions of reinforcement learning theory, the amplitude of the fERN diminished with learning, and somewhat interestingly demonstrated restart costs that align with the observations of traditional learning theory. Further, and novelly, our data also provide unique insight into the N250 (object familiarity) and N170 (object expertise) visual ERP components. Specifically, we propose that the N250 is not a learned effect per se, but instead is a measure of familiarity with a basis in short term memory as we found that N250 amplitude "resets" daily dependent upon object exposure. Further, we find found that the amplitude of the N170 diminished with day-to-day learning, a result counter to studies that have examined its amplitude on a single exposure basis. Meeting abstract presented at VSS 2013
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».