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Enregistrement W3097320455 · doi:10.1167/jov.20.11.524

We don't learn from our mistakes: error-related arousal impairs subsequent memory formation

2020· article· en· W3097320455 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCognitive Functions and Memory
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArousalCategorizationPsychologyCognitive psychologySurpriseCognitionTask (project management)Encoding (memory)Affect (linguistics)Developmental psychologyAudiologySocial psychologyCommunicationComputer scienceNeuroscienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Realizing that we’ve made an error triggers cognitive and behavioral adjustments, including increased arousal, attention, and more cautious responding (Jentzsch & Dudschig, 2009). These post-error adjustments are thought to boost task engagement and facilitate learning (Holroyd & Coles, 2002; Yeung, Botvinick, & Cohen, 2004). Yet, how errors affect memory encoding–a cognitive process foundational to learning–remains unknown. One possibility is that by increasing arousal and task engagement, errors would improve people’s ability to encode information that comes next. Alternatively, errors might lead to too much arousal and/or attentional capture, impairing people’s ability to encode information that comes next. In two experiments, we tested whether categorization errors influence how well people encode information presented after errors. In experiment 1, participants (n=60) categorized trial-unique images as ‘living’ or ‘nonliving’ and following a short delay, performed a surprise memory test. We found that people formed memories worse after categorization errors (p<0.001). In experiment 2, we investigated whether increases in arousal and/or attentional capture by errors contributed to post-error memory decrements in a separate cognitive control task. Participants (n=60) performed a modified Simon task in which they categorized trial-unique images as ‘natural’ or ‘man-made’, while we recorded pupil size and eye fixations and recognition memory for the images was later tested. Consistent with an arousal mechanism, individuals who displayed the largest increase in pupil size after errors had the greatest post-error memory decrements (p<0.05). Moreover, people with the largest post-error memory decrements tended to have better memory for the error trials and generated fewer fixations on post-error trials (ps<0.05) – consistent with the possibility that errors captured attention, leaving fewer encoding resources for information presented next. Our results suggest that rather than preparing people for learning opportunities, errors transiently impair memory encoding due to both increased arousal after errors and attentional capture by errors.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,385
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,281 · 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