Perceptual comparisons modulate memory biases induced by new visual inputs
Notice bibliographique
Résumé
It is well-established that stimulus-specific information in visual working memory (VWM) can be systematically biased by new perceptual inputs. These memory biases are commonly attributed to interference that arises when perceptual inputs are physically similar to VWM contents. However, recent work has suggested that explicitly comparing the similarity between VWM contents and new perceptual inputs modulates the size of memory biases above and beyond stimulus-driven effects. Here, we sought to directly investigate this modulation hypothesis by comparing the size of memory biases following explicit comparisons to those induced when new perceptual inputs are ignored (Experiment 1) or maintained in VWM alongside target information (Experiment 2). We found that VWM reports showed larger attraction biases following explicit perceptual comparisons than when new perceptual inputs were ignored or maintained in VWM. An analysis of participants’ perceptual comparisons revealed that memory biases were amplified after perceptual inputs were endorsed as similar—but not dissimilar—to one’s VWM representation. These patterns were found to persist even after accounting for variability in the physical similarity between the target and perceptual stimuli across trials, as well as the baseline memory precision between the distinct task demands. Together, these findings illustrate the causal role of perceptual comparisons in modulating naturally-occurring memory biases.
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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 | 0,012 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».