Is there an impact of low-level visual properties on long-term memory interferences?
Notice bibliographique
Résumé
Several studies have shown that low-level perceptual similarity does not predict interferences in memory. These studies all used protocols that promote declarative learning by the medial temporal lobe. However, we know that low-level brain regions demonstrate neuronal plasticity resulting also from rewards conveyed by the striatum, which—unlike the medial temporal lobe—receives and sends information almost everywhere in the brain, including V1. Thus, the purpose of this study was to test whether low-level visual properties (spatial frequencies and orientations) influence interferences in memory by using a task that promotes response-stimuli association by the striatum. On day 1, two subject groups (N=45) learned to discriminate two sets of 12 target faces from 20 different non-target faces (with auditory feedbacks). The two target face sets were filtered by the same log-polar checkerboards in the Fourier domain in subject group 1 while they were filtered by different, non-overlapping log-polar checkerboards in subject group 2. To promote associations between low-level properties and response, the non-target faces were also filtered by another non-overlapping log-polar checkerboard; thus making low-level properties useful for solving the task. On day 2, subjects had to discriminate between three alternatives: target face set 1, target face set 2 and novel non-target faces. We compared interferences — confusions between target face set 1 and 2 — in subject group 1 and group 2. H0 predicts no differences between subject groups, whereas H1 predicts a greater number of interferences in subject group 1 than group 2 because the group 1 target face sets produce more similar activations in V1. Bayesian analyses indicate substantial evidence (Bf01 = 3.4) in favor of H0, thereby supporting the idea that low-level visual properties do not impact interferences in memory, even when learning is based on a response-stimuli association.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».