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Enregistrement W3197800016 · doi:10.1167/jov.21.9.2129

The multiple encoding benefit: contributions from the number of encoding opportunities amplifies benefits from the length of encoding duration in visual long-term memory

2021· article· en· W3197800016 sur OpenAlexaff
Caitlin J. I. Tozios, Keisuke Fukuda

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEncoding (memory)RecallDuration (music)ENCODEComputer scienceVisual memoryCognitive psychologyPsychologyCognitionNeuroscienceBiologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the virtually unlimited capacity of visual long-term memory (VLTM) (e.g., Brady et al., 2008), not all visual information that we wish to remember gets encoded into VLTM. One robust way to enhance VLTM encoding is to encode the visual information over multiple opportunities; known as the multiple encoding benefit (MEB). However, it is unclear whether it is the number of encoding opportunities or the total encoding duration that underlies the MEB, because as the number of encoding opportunities increases, so does the encoding duration. Thus, we dissociated the contributions of the number of encoding opportunities and the encoding duration and measured their impacts on objective memory recall precision as well as subjective memory recall confidence. Specifically, we had participants encode a series of 360 pictures of real-world objects presented in a solid colour drawn from a 360° colour wheel (Brady et al., 2013). During the serial presentations, baseline pictures were presented once for 500ms, while some were presented once for 1000ms, and other pictures were presented twice for 500ms each with variable lags between the two presentations. Here we found that while elongating encoding duration benefited both objective and subjective memory recall performance, there was also a unique benefit of additional encoding opportunities on both measures of memory performance. Importantly, the magnitude of this additional benefit amplified as a function of the lag between the two encoding opportunities. Therefore, the MEB is not just due to the increase in total encoding duration but is driven by the increase in the encoding opportunities.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,303 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
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