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Enregistrement W2076323188 · doi:10.1523/jneurosci.5565-12.2013

Strengthened Effective Connectivity Underlies Transfer of Working Memory Training to Tests of Short-Term Memory and Attention

2013· article· en· W2076323188 sur OpenAlexaff
Bornali Kundu, David Sutterer, Stephen M. Emrich, Bradley R. Postle

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institute of Mental Health
Mots-clésWorking memoryCognitive psychologyStimulus (psychology)CognitionPsychologyElectroencephalographyTranscranial magnetic stimulationWorking memory trainingNeuroscienceTask (project management)Stimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although long considered a natively endowed and fixed trait, working memory (WM) ability has recently been shown to improve with intensive training. What remains controversial and poorly understood, however, are the neural bases of these training effects and the extent to which WM training gains transfer to other cognitive tasks. Here we present evidence from human electrophysiology (EEG) and simultaneous transcranial magnetic stimulation and EEG that the transfer of WM training to other cognitive tasks is supported by changes in task-related effective connectivity in frontoparietal and parieto-occipital networks that are engaged by both the trained and transfer tasks. One consequence of this effect is greater efficiency of stimulus processing, as evidenced by changes in EEG indices of individual differences in short-term memory capacity and in visual search performance. Transfer to search-related activity provides evidence that something more fundamental than task-specific strategy or stimulus-specific representations has been learned. Furthermore, these patterns of training and transfer highlight the role of common neural systems in determining individual differences in aspects of visuospatial cognition.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,181
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations165
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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