High Working Memory Load Impairs Language Processing during a Simulated Piloting Task: An ERP and Pupillometry Study
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Notice bibliographique
Résumé
Given the important amount of visual and auditory linguistic information that pilots have to process, operating an aircraft generates a high working-memory load (WML). In this context, the ability to focus attention on relevant information and to remain responsive to concurrent stimuli might be altered. Consequently, understanding the effects of WML on the processing of both linguistic targets and distractors is of particular interest in the study of pilot performance. In the present work, participants performed a simplified piloting task in which they had to follow one of three colored aircraft, according to specific written instructions (i.e., the written word for the color corresponding to the color of one of the aircraft) and to ignore either congruent or incongruent concurrent auditory distractors (i.e., a spoken name of color). The WML was manipulated with an n-back sub-task. Participants were instructed to apply the current written instruction in the low WML condition, and the 2-back written instruction in the high WML condition. Electrophysiological results revealed a major effect of WML at behavioral (i.e., decline of piloting performance), electrophysiological, and autonomic levels (i.e., greater pupil diameter). Increased WML consumed resources that could not be allocated to the processing of the linguistic stimuli, as indexed by lower P300/P600 amplitudes. Also, significantly, lower P600 responses were measured in incongruent vs. congruent trials in the low WML condition, showing a higher difficulty reorienting attention toward the written instruction, but this effect was canceled in the high WML condition. This suppression of interference in the high load condition is in line with the engagement/distraction trade-off model. We propose that P300/P600 components could be reliable indicators of WML and that they allow an estimation of its impact on the processing of linguistic stimuli.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle