The psychophysical properties of working memory and mental rotation reveal different processes
Notice bibliographique
Résumé
Despite the fact that the influential Working Memory (WM) model proposed by Baddeley and Hitch (1974) included the manipulation of information as a fundamental aspect of this cognitive ability, how individuals manipulate mental representations remains an underexplored area in vision science. Moreover, though the psychophysical properties of WM are well established for simple stimuli (eg. lines, colors), less is known about WM for more complex stimuli. In contrast, the mental imagery literature has commonly used 3D stimuli to investigate the manipulation of mental representations, however less is known about the psychophysical properties of mental imagery abilities. In this study, we compared the psychophysical properties of the storage and manipulation of lines and complex 3D Tetris shapes. In Experiment 1, participants were required to remember the orientation of both types of stimuli in a classic WM delayed-recall paradigm that varied memory load. Overall recall error was worse for complex 3D shapes than for lines, with increased WM load having a greater effect on precision for the complex shapes. Experiment 2 investigated the effect of manipulating the memory of a single stimulus through mental rotation. During the delay of a single item delayed-response task, participants were cued to either report the stimulus as it was presented (WM condition) or to mentally rotate the stimuli (60° or 120°). The results reveal that for both stimuli, recall error increased as a function of rotation magnitude, paralleling the effects of load in Experiment 1. Interestingly, in both experiments, WM precision as measured by raw error was uncorrelated between stimulus type, suggesting the ability to represent visual information in WM may be stimulus dependent. Moreover, the precision of WM showed no signs of correlation with mental rotation precision, suggesting that these two visual cognitive abilities may be independent, contrary to some theoretical models. Meeting abstract presented at VSS 2018
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».