Accessibility limits recall from visual working memory.
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we demonstrate limitations of accessibility of information in visual working memory (VWM). Recently, cued-recall has been used to estimate the fidelity of information in VWM, where the feature of a cued object is reproduced from memory (Bays, Catalao, & Husain, 2009; Wilken & Ma, 2004; Zhang & Luck, 2008). Response error in these tasks has been largely studied with respect to failures of encoding and maintenance; however, the retrieval operations used in these tasks remain poorly understood. By varying the number and type of object features provided as a cue in a visual delayed-estimation paradigm, we directly assess the nature of retrieval errors in delayed estimation from VWM. Our results demonstrate that providing additional object features in a single cue reliably improves recall, largely by reducing swap, or misbinding, responses. In addition, performance simulations using the binding pool model (Swan & Wyble, 2014) were able to mimic this pattern of performance across a large span of parameter combinations, demonstrating that the binding pool provides a possible mechanism underlying this pattern of results that is not merely a symptom of one particular parametrization. We conclude that accessing visual working memory is a noisy process, and can lead to errors over and above those of encoding and maintenance limitations. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,003 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».