Subjective reports of mind wandering during encoding predict recognition memory for scenes
Notice bibliographique
Résumé
Throughout our daily experiences, it is not uncommon for us to be multitasking or otherwise distracted regardless of the task at hand. The consequences of this are well established: divided attention impairs cognitive performance and, in particular, later visual memory. However, distractions can also come from within, when thoughts drift away from the current task onto unrelated concerns. The extent of the impact of such mind wandering episodes on later visual memory remains unclear. Here, we consider how spontaneous, moment-to-moment fluctuations in attention impact visual memory. We indexed attentional states using subjective reports of depth of mind wandering (MW) and variance in response times (RTV) during a sustained attention task. Participants (N=100) attempted to respond rhythmically to computer-generated scene images presented one at a time and were told to remember them for a later memory test. No judgment or decision was required; participants simply pressed a key rhythmically with each scene’s onset. Following this, we measured old-new recognition memory for the presented scenes and tested whether our metrics of MW predicted performance. Consistent with our predictions, linear mixed-effects modelling revealed that subjective reports of depth of MW significantly predicted subsequent scene memory; greater depth led to poorer memory. This finding indicated that participants’ subjective reports of attention quality during encoding predicted long-term visual memory. However, previously observed associations between RTV and both MW reports and memory were not present. Notifying participants about the upcoming memory test likely enhanced attention and uniformly reduced RT variance. Current follow-ups explore whether making the memory task implicit changes both RTV and the association with later memory, and deriving more continuous readout from long-term memory to test for effects on memory precision. Overall, the present study demonstrates that mind wandering, like divided attention, negatively impacts visual memory.
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 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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».