Indirect, but not direct, down-regulation of visual long-term memory encoding through strategic biasing of attentional allocation.
Notice bibliographique
Résumé
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).
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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) | 0,001 | 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 ».