The Flexibility of Episodic Long-Term Memory-Guided Attention and the Impact of Reinstating Context
Notice bibliographique
Résumé
While it may seem that salient visual events, like the flashing lights on an ambulance, can automatically capture our attention, capture is actually under our control. Depending on our current internal goals, we adopt attentional control settings (ACSs) that specify what stimuli in the environment capture our attention. It has been shown that ACSs can be defined based on long-term episodic memory representations. For example, when searching for the items on your grocery list, an ACS can be specified based on your long-term memory of the list, such that your attention will be drawn to those items, and only those items. Importantly, episodic memories incorporate contextual information that can enhance recall when reinstated (e.g., you will remember your grocery list better if it was memorized at the grocery store rather than at home). Here we asked whether reinstating context can enhance the establishment of long-term memory ACSs. Participants memorized two sets of 15 images of objects in a particular context (i.e., a coloured box in a particular spatial location), that they then searched for, inducing an episodic-based ACS for those objects. During the search task, this encoding context was either reinstated, or not. We found that individuals are able to flexibly switch between ACSs and sources of information. However, we did not find sufficient evidence for the effect of context on the establishment of ACSs or their flexibility. This study extends our understanding of the factors that influence memory-guided attention, and the impact of contextual reinstatement on the formation of ACSs.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».