MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2988516346 · doi:10.1037/xge0000712

Indirect, but not direct, down-regulation of visual long-term memory encoding through strategic biasing of attentional allocation.

2019· article· en· W2988516346 sur OpenAlexfundno aff
Caitlin J. I. Tozios, Keisuke Fukuda

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology General · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEncoding (memory)Visual memoryVisual short-term memoryStimulus (psychology)PerceptionENCODESensory memoryCognitive psychologyWorking memoryShort-term memoryIconic memoryPsychologyComputer scienceVisual perceptionCognitionNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Visual long-term memory allows us to store a virtually infinite amount of visual information (Brady, Konkle, Alvarez, & Oliva, 2008; Standing, 1973). Despite its massive storage capacity, our ability to encode visual long-term memory fluctuates from moment-to-moment, and for that reason, not every piece of visual information that we wish to encode gets stored into our visual long-term memory. At the same time, we occasionally encounter visual information that we do not wish to remember. To what extent can we control our memory encoding ability at will? Here, we showed that although there are multiple mechanisms to directly up-regulate memory encoding, it is more difficult, if not impossible, to down-regulate memory encoding directly. However, we are capable of down-regulating memory encoding indirectly by biasing attentional allocation away from the encoding of an unwanted stimulus and toward the encoding of a simultaneously encoded item. However, this strategy is effective only if it is exerted prior to perceptual encoding of the unwanted stimulus. Thus, our findings not only support the existence of the biased competition mechanism of voluntary control of memory encoding but also reveals its critical period in indirectly down-regulating memory encoding of unwanted information. (PsycInfo Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,749

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Experimental Psychology GeneralMême sujetNeural and Behavioral Psychology StudiesTravaux en français237 207