Multiple-object Tracking as a Tool for Parametrically Modulating Memory Reactivation
Notice bibliographique
Résumé
Converging evidence supports the "nonmonotonic plasticity" hypothesis, which states that although complete retrieval may strengthen memories, partial retrieval weakens them. Yet, the classic experimental paradigms used to study effects of partial retrieval are not ideally suited to doing so, because they lack the parametric control needed to ensure that the memory is activated to the appropriate degree (i.e., that there is some retrieval but not enough to cause memory strengthening). Here, we present a novel procedure designed to accommodate this need. After participants learned a list of word-scene associates, they completed a cued mental visualization task that was combined with a multiple-object tracking (MOT) procedure, which we selected for its ability to interfere with mental visualization in a parametrically adjustable way (by varying the number of MOT targets). We also used fMRI data to successfully train an "associative recall" classifier for use in this task: This classifier revealed greater memory reactivation during trials in which associative memories were cued while participants tracked one, rather than five, MOT targets. However, the classifier was insensitive to task difficulty when recall was not taking place, suggesting that it had indeed tracked memory reactivation rather than task difficulty per se. Consistent with the classifier findings, participants' introspective ratings of visualization vividness were modulated by MOT task difficulty. In addition, we observed reduced classifier output and slowing of responses in a postreactivation memory test, consistent with the hypothesis that partial reactivation, induced by MOT, weakened memory. These results serve as a "proof of concept" that MOT can be used to parametrically modulate memory retrieval-a property that may prove useful in future investigation of partial retrieval effects, for example, in closed-loop experiments.
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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 | 0,001 | 0,142 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».