Electrophysiological and behavioral evidence for attentional up-regulation, but not down-regulation, when encoding pictures into long-term memory
Notice bibliographique
Résumé
Visual long-term memory allows us to store a virtually infinite amount of visual information (Brady, Konkle, Alvarez, & Oliva in Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 105(38), 14325-14329, 2008; Standing in Quarterly Journal of Experimental Psychology, 25(2), 207-222, 1973). However, our ability to encode new visual information fluctuates from moment to moment. In Experiment 1, we tested the hypothesis that we have voluntary control over these periodic fluctuations in our ability to encode representations into visual long-term memory using a precueing paradigm combined with behavioral and electrophysiological indices of memory encoding. We found that visual memory encoding can be up-regulated, but it was much more difficult, if not impossible, to down-regulate encoding on a trial-by-trial basis. In Experiment 2, we tested the hypothesis that voluntary up-regulation of visual memory encoding for an item incurs a cost to memory encoding of other items by manipulating the cueing probability. Here, we found that, although the cueing benefit was constant for both low (20%) and high (50%) cueing probabilities, the benefit in the high cueing probability condition came with the overall impairment of memory encoding. Taken together, our findings demonstrate that top-down control of visual long-term memory encoding may be primarily to prioritize certain memories, but this prioritization has a cost and should not be overused to avoid its negative consequences.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».