Testing the Limits of Skill Transfer for Scrabble Experts in Behavior and Brain
Notice bibliographique
Résumé
We investigated transfer of the skills developed by competitive Scrabble players. Previous studies reported superior performance for Scrabble experts on the lexical decision task (LDT), suggesting near transfer of Scrabble skills. Here we investigated the potential for far transfer to a symbol decision task (SDT); in particular, transfer of enhanced long-term working memory for vertically presented stimuli. Our behavioral results showed no evidence for far transfer. Despite years of intensive practice, Scrabble experts were no faster and no more accurate than controls in the SDT. However, our fMRI and EEG data from the SDT suggest that the neural repertoire that Scrabble experts develop supports task performance even outside of the practiced domain, in a non-linguistic context. The regions engaged during the SDT were different across groups: controls engaged temporal-frontal regions, whereas Scrabble experts engaged posterior visual and temporal-parietal regions. In Scrabble experts, activity related to Scrabble skill (anagramming scores) included regions associated with visual-spatial processing and long-term working memory, and overlapped with regions previously shown to be associated with Scrabble expertise in the near transfer task (LDT). Analysis of source waveforms within these regions showed that participants with higher anagramming scores had larger P300 amplitudes, potentially reflecting greater working memory capacity, or less variability in the participants who performed the task more efficiently. Thus, the neuroimaging results provide evidence of brain transfer in the absence of behavioral transfer, providing new clues about the consequences of long-term training associated with competitive Scrabble expertise.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».