Working memory representations modulate the magnitude of the similarity-induced memory bias
Notice bibliographique
Résumé
Items maintained in visual working memory (VWM) can be biased toward visual input shown during the delay, as indexed by systematic shifts in people’s recall responses. Such biases are exaggerated when the item in VWM is actively compared with input shown during the delay, especially when that input is judged as similar to the VWM contents. In this study, we tested the hypothesis that the magnitude of this similarity-induced memory bias is determined by the precision of the VWM representation, such that lower VWM precision invites larger memory biases for items judged as similar. Across two experiments, participants (N = 55) remembered the direction of a dot motion target stimulus over a 2500 ms delay, with subsequent recall via continuous report. On 80% of trials, a second dot motion stimulus (probe) appeared during the delay, and participants compared its direction (offset from the target by 22.5º, 45º, or 67.5º) to that of the target (indicating “similar” or “dissimilar”) prior to reporting the target direction at the end of the trial. Importantly, behavioral precision was directly manipulated by changing the coherence of the dot motion (from 25% to 100%). Indeed, the precision of the reported target direction dropped with lower coherence. Critically, the magnitude of the similarity-induced bias increased as coherence decreased, thus confirming our hypothesis. The effect of coherence on the similarity-induced memory bias magnitude was primarily driven by an increase in swap errors (i.e., more reports centered around the direction of the probe). Taken together, our results demonstrate that low-precision VWM is more vulnerable to apparent similarity-induced biases due to an increased risk of replacement with incoming visual input.
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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 | 0,008 |
| 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) | 0,001 | 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 ».