Rhythmic Activity and Individual Variability in Recognition Memory: Theta Oscillations Correlate with Performance whereas Alpha Oscillations Correlate with ERPs
Notice bibliographique
Résumé
During study trials of a recognition memory task, alpha (∼10 Hz) oscillations decrease, and concurrently, theta (4-8 Hz) oscillations increase when later memory is successful versus unsuccessful (subsequent memory effect). Likewise, at test, reduced alpha and increased theta activity are associated with successful memory (retrieval success effect). Here we take an individual-differences approach to test three hypotheses about theta and alpha oscillations in verbal, old/new recognition, measuring the difference in oscillations between hit trials and miss trials. First, we test the hypothesis that theta and alpha oscillations have a moderately mutually exclusive relationship; but no support for this hypothesis was found. Second, we test the hypothesis that theta oscillations explain not only memory effects within participants, but also individual differences. Supporting this prediction, durations of theta (but not alpha) oscillations at study and at test correlated significantly with d' across participants. Third, we test the hypothesis that theta and alpha oscillations reflect familiarity and recollection processes by comparing oscillation measures to ERPs that are implicated in familiarity and recollection. The alpha-oscillation effects correlated with some ERP measures, but inversely, suggesting that the actions of alpha oscillations on memory processes are distinct from the roles of familiarity- and recollection-linked ERP signals. The theta-oscillation measures, despite differentiating hits from misses, did not correlate with any ERP measure; thus, theta oscillations may reflect elaborative processes not tapped by recollection-related ERPs. Our findings are consistent with alpha oscillations reflecting visual inattention, which can modulate memory, and with theta oscillations supporting recognition memory in ways that complement the most commonly studied ERPs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».