Trial-by-trial fluctuations in post-stimulus attention during memory encoding predict subsequent associative context memory performance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Episodic memory formation rate varies over time partly due to fluctuations in attentional state during memory encoding. Emerging evidence suggests that fluctuations in pre- and/or post-stimulus attention during encoding impact subsequent memory performance. It remains unclear how these fluctuations may differentially impact the subsequent retrieval of items alone, compared to items + their contextual details (associative context memory). In this study, we explored this in 30 healthy younger adults (21-34 years old). We developed the Montreal Attention at Encoding (MAET) task where on each encoding trial, participants responded as quickly as possible to a central fixation cross that expanded in size after a random duration. They then had to encode a picture of an object and its spatial location. Memory for the object-location associations was tested during retrieval. Response time (RT) to the fixation cross presented prior to each object gauged pre-stimulus attention levels on a trial-by-trial basis, while RT to the fixation cross that ensued each object indexed post-stimulus attention levels. Within-subject logistic regressions were used to predict context and item memory performance from pre- and post-stimulus RTs. Results revealed that encoding pre-stimulus attentional levels did not differentially predict context vs. item memory. However, post-stimulus RTs did predict subsequent context retrieval such that, longer post-stimulus RT to the fixation was related to poorer subsequent context retrieval. This study introduces a novel paradigm for investigating the impact of attentional state at encoding on subsequent memory performance and indicate a link between post-stimulus delays in attention-related RT and associative encoding success.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».