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Enregistrement W2545127568 · doi:10.1037/xge0000231

Memory states influence value-based decisions.

2016· article· en· W2545127568 sur OpenAlexaff
Katherine Duncan, Daphna Shohamy

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology General · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute on Drug AbuseNational Institutes of Health
Mots-clésNoveltyPsycINFOEpisodic memoryPsychologyCognitive psychologyRecallContext (archaeology)Value (mathematics)Reconstructive memoryMemory errorsPresentation (obstetrics)Context effectCognitionCognitive scienceExplicit memorySocial psychologyComputer scienceMachine learningNeuroscienceMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using memory to guide decisions allows past experience to improve future outcomes. However, the circumstances that modulate how and when memory influences decisions are not well understood. Here, we report that the use of memories to guide decisions depends on the context in which these decisions are made. We show that decisions made in the context of familiar images are more likely to be influenced by past events than are decisions made in the context of novel images (Experiment 1), that this bias persists even when a temporal gap is introduced between the image presentation and the decision (Experiment 2), and that contextual novelty facilitates value learning whereas familiarity facilitates the retrieval and use of previously learned values (Experiment 3). These effects are consistent with neurobiological and computational models of memory, which propose that familiar images evoke a lingering "retrieval state" that facilitates the recollection of other episodic memories. Together, these experiments highlight the importance of episodic memory for decision-making and provide an example of how computational and neurobiological theories can lead to new insights into how and when different types of memories guide our choices. (PsycINFO Database Record

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,568

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,305 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations94
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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