Training allows switching from limited-capacity manipulations to large-capacity perceptual processing
Notice bibliographique
Résumé
In contrast to perceptual tasks, which enable concurrent processing of many stimuli, working memory (WM) tasks have a very small capacity, limiting cognitive skills. Training on WM tasks often yields substantial improvement, suggesting that training might increase the general WM capacity. To understand the underlying processes, we trained a test group with a newly designed tone manipulation WM task and a control group with a challenging perceptual task of pitch pattern discrimination. Functional magnetic resonance imaging (fMRI) scans confirmed that pretraining, manipulation was associated with a dorsal fronto-parietal WM network, while pitch comparison was associated with activation of ventral auditory regions. Training induced improvement in each group, which was limited to the trained task. Analyzing the behavior of the group trained with tone manipulation revealed that participants learned to replace active manipulation with a perceptual verification of the position of a single salient tone in the sequence presented as a tentative reply. Posttraining fMRI scans revealed modifications in ventral activation of both groups. Successful WMtrained participants learned to utilize auditory regions for the trained task. These observations suggest that the huge task-specific enhancement of WM capacity stems from a task-specific switch to perceptual routines, implemented in perceptual regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».