Computational modeling of the negative priming effect based on inhibition patterns and working memory
Notice bibliographique
Résumé
Negative priming (NP), slowing down of the response for target stimuli that have been previously exposed, but ignored, has been reported in multiple psychological paradigms including the Stroop task. Although NP likely results from the interplay of selective attention, episodic memory retrieval, working memory, and inhibition mechanisms, a comprehensive theoretical account of NP is currently unavailable. This lacuna may result from the complexity of stimuli combinations in NP. Thus, we aimed to investigate the presence of different degrees of the NP effect according to prime-probe combinations within a classic Stroop task. We recorded reaction times (RTs) from 66 healthy participants during Stroop task performance and examined three different NP subtypes, defined according to the type of the Stroop probe in prime-probe pairs. Our findings show significant RT differences among NP subtypes that are putatively due to the presence of differential disinhibition, i.e., release from inhibition. Among the several potential origins for differential subtypes of NP, we investigated the involvement of selective attention and/or working memory using a parallel distributed processing (PDP) model (employing selective attention only) and a modified PDP model with working memory (PDP-WM, employing both selective attention and working memory). Our findings demonstrate that, unlike the conventional PDP model, the PDP-WM successfully simulates different levels of NP effects that closely follow the behavioral data. This outcome suggests that working memory engages in the re-accumulation of the evidence for target response and induces differential NP effects. Our computational model complements earlier efforts and may pave the road to further insights into an integrated theoretical account of complex NP effects.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».