Tracing the Emergence of the Memorability Benefit
Notice bibliographique
Résumé
Some visual stimuli are consistently better remembered than others across individuals, due to variations in memorability, or stimulus-intrinsic properties that determine ease of access into visual long-term memory (VLTM). However, it remains unclear what cognitive processes give rise to this mnemonic benefit. One possibility is that this benefit is imbued within the capacity-limited bottleneck of VLTM encoding, namely visual working memory (VWM). More precisely, memorable stimuli may be preferentially encoded into VLTM because fewer cognitive resources are required to represent them efficiently in VWM (efficiency hypothesis). Alternatively, memorable stimuli may be more competitive in obtaining cognitive resources than forgettable stimuli, leading to more successful maintenance in VWM (competitiveness hypothesis). Additionally, the memorability benefit might emerge post-VWM, specifically, if memorable stimuli are less prone to be forgotten (i.e., are “stickier”) than forgettable stimuli after they pass through the encoding bottleneck (stickiness hypothesis). In this study, we conducted two experiments to examine how memorability benefits emerged for VLTM of random human faces (Experiment 1A) and real-world objects (Experiment 1B). Here we found that although memorable stimuli enjoy more efficient and competitive VWM maintenance, only the maintenance efficiency produced reliable benefits in VLTM performance. Additionally, memorable stimuli were also “stickier” after they passed through the encoding bottleneck imposed by VWM. Thus, our results demonstrate that the memorability benefit emerges as a result of interactions between multiple cognitive processes.
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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 | 0,005 |
| 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 ».