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Enregistrement W2610916853 · doi:10.1073/pnas.1617874114

Visual working memory buffers information retrieved from visual long-term memory

2017· article· en· W2610916853 sur OpenAlexaff
Keisuke Fukuda, Geoffrey F. Woodman

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Eye InstituteNational Institute of Mental Health
Mots-clésComputer scienceWorking memoryTerm (time)Visual short-term memoryLong-term memoryProcess (computing)Iconic memorySensory memoryRepresentation (politics)PerceptionVisual memoryElectroencephalographyCognitive psychologyArtificial intelligencePsychologyCognitionNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human memory is thought to consist of long-term storage and short-term storage mechanisms, the latter known as working memory. Although it has long been assumed that information retrieved from long-term memory is represented in working memory, we lack neural evidence for this and need neural measures that allow us to watch this retrieval into working memory unfold with high temporal resolution. Here, we show that human electrophysiology can be used to track information as it is brought back into working memory during retrieval from long-term memory. Specifically, we found that the retrieval of information from long-term memory was limited to just a few simple objects' worth of information at once, and elicited a pattern of neurophysiological activity similar to that observed when people encode new information into working memory. Our findings suggest that working memory is where information is buffered when being retrieved from long-term memory and reconcile current theories of memory retrieval with classic notions about the memory mechanisms involved.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations104
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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