Recency, Repetition, and the Multidimensional Basis of Recognition Memory
Notice bibliographique
Résumé
Recency and repetition are two factors that have large effects on human memory performance. One way of viewing the beneficial impact of these variables on recognition memory is to assume that both factors modulate a unidimensional memory trace strength. Although previous functional neuroimaging studies have indicated that recency and repetition may modulate similar brain structures, particularly in the region of the inferior parietal cortex, there is extensive behavioral evidence that human subjects can make independent and accurate recognition memory judgments about both an item's recency and its frequency. In the present study, we used fMRI to examine patterns of brain activity during recognition memory for auditory-verbal stimuli that were parametrically and orthogonally manipulated in terms of recency and number of repetitions. We found in a continuous recognition paradigm that the lateral inferior parietal cortex, a region that has previously been associated with recollective forms of memory, is highly sensitive to recency but not repetition. In a multivariate analysis of whole-brain activation patterns, we found orthogonal components that dissociated recency and repetition variables, indicating largely independent neural bases underlying these two factors. The results demonstrate that although both recency and repetition dramatically improve recognition memory performance, the neural bases for this improvement are dissociable, and thus are difficult to explain in terms of access to a unitary memory trace.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».