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Enregistrement W2403514435 · doi:10.3389/fnhum.2016.00240

High Working Memory Load Impairs Language Processing during a Simulated Piloting Task: An ERP and Pupillometry Study

2016· article· en· W2403514435 sur OpenAlexaff
Mickaël Causse, Vsevolod Peysakhovich, Eve Fabre

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Human Neuroscience · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman-Automation Interaction and Safety
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorking memoryPsychologyContext (archaeology)Task (project management)P600AudiologyCognitive psychologyElectroencephalographyEvent-related potentialCognitionNeuroscienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,315 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations56
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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