Path Configuration Complexity Affects Spatial Memory Span on the eCorsi Task but Does Not Influence Performance of a Concurrent Auditory Discrimination Task
Notice bibliographique
Résumé
Visuospatial working memory is often assessed using the Corsi block-tapping task where set size is used to estimate capacity. It is well established that characteristics of the Corsi task path configuration such as length, crossings, and angles influence recall accuracy suggesting that more complex path configurations increase the load on working memory. However, the interaction between set size and path configuration is not well understood. Here we used a secondary auditory task to probe if set size and path configuration impose a similar type of load on the system. Nineteen participants (age = 25.3 ± 3.9 years) performed a computerized version of the Corsi test either alone (single) or simultaneously with an auditory tone discrimination task (dual). The eCorsi task involved a set of simple (no crosses, shorter lengths, larger angles) or complex (>2 crosses, longer lengths, smaller angles) paths at set sizes of five to eight blocks. Results showed significantly lower recall accuracy for the complex compared to the simple paths (63.32% vs. 86.38%, p < 0.001) at all set sizes, regardless of task condition (single, dual). Auditory performance (accuracy and response time) was significantly lower in the dual compared to single task (85.34% vs. 99.67%, p < 0.001), but performance was not affected by the complexity of the eCorsi path configuration. These findings suggest that set size and path complexity impose a different type of load on the working memory system and may rely on different resources.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».