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Enregistrement W4377244710 · doi:10.31234/osf.io/t7nef

The reactivation of task rules triggers the reactivation of task-relevant items

2023· preprint· en· W4377244710 sur OpenAlexaff
Yağmur Damla Şentürk, Nursima Ünver, Can Demircan, Tobias Egner, Eren Günseli

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu
Mots-clésTask (project management)Cognitive psychologyWorking memoryCued speechPsychologyTask switchingMnemonicComputer scienceCognitionNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Working memory (WM) describes the temporary storage of task-relevant items and procedural rules to guide action. In spite of its central importance for goal-directed behavior, the interplay between WM and long-term memory (LTM) remains poorly understood. Recent studies have shown that repeated use of the same task-relevant item in WM results in a hand-off of the storage of that item to LTM, and switching to a new item reactivates WM. To further elucidate the rules governing WM-LTM interactions, we here planned to probe whether a change in task rules, independent of a switch in task-relevant items, would also lead to WM reactivation of maintained items. To this end, we used scalp-recorded electroencephalogram (EEG) data, specifically the contralateral delay activity (CDA), to track WM item storage while manipulating repetitions and changes in task rules and task-relevant items across trials in a visual WM task. We tested two rival hypotheses: If changes in task rules result in a reactivation of the target item representation, then the CDA should increase when a task change is cued even when the same target has been repeated across trials. However, if the reactivation of a task-relevant item only depends on the mnemonic availability of the item itself instead of the task it is used for, then only the changes in task-relevant items should reactivate the representations. Accordingly, the CDA amplitude should decrease for repeated task-relevant items independently of a task change. We found a larger CDA on task-switch compared to task-repeat trials, suggesting that reactivation of task rules triggers the reactivation of task-relevant items in WM. By demonstrating that WM reactivation of LTM is interdependent for task rules and task-relevant items, this study informs our understanding of visual WM and its interplay with LTM.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,222
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,164 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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