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Enregistrement W2119183758 · doi:10.3389/fnint.2012.00061

High Reward Makes Items Easier to Remember, but Harder to Bind to a New Temporal Context

2012· article· en· W2119183758 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Integrative Neuroscience · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychologyRecallFree recallCognitive psychologyContext (archaeology)Value (mathematics)Encoding (memory)Computer scienceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Learning through reward is central to adaptive behavior. Indeed, items are remembered better if they are experienced while participants expect a reward, and people can deliberately prioritize memory for high- over low-valued items. Do memory advantages for high-valued items only emerge after deliberate prioritization in encoding? Or, do reward-based memory enhancements also apply to unrewarded memory tests and to implicit memory? First, we tested for a high-value memory advantage in unrewarded implicit- and explicit-tests (Experiment 1). Participants first learned high or low-reward values of 36 words, followed by unrewarded lexical decision and free-recall tests. High-value words were judged faster in lexical decision, and more often recalled in free recall. These two memory advantages for high-value words were negatively correlated suggesting at least two mechanisms by which reward value can influence later item-memorability. The ease with which the values were originally acquired explained the negative correlation: people who learned values earlier showed reward effects in implicit memory whereas people who learned values later showed reward effects in explicit memory. We then asked whether a high-value advantage would persist if trained items were linked to a new context (Experiments 2a and 2b). Following the same value training as in Experiment 1, participants learned lists composed of previously trained words mixed with new words, each followed by free recall. Thus, participants had to retrieve words only from the most recent list, irrespective of their values. High- and low-value words were recalled equally, but low-value words were recalled earlier than high-value words and high-value words were more often intruded (proactive interference). Thus, the high-value advantage holds for implicit- and explicit-memory, but comes with a side effect: High-value items are more difficult to relearn in a new context. Similar to emotional arousal, reward value can both enhance and impair memory.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,251 · 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