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Enregistrement W4386242800 · doi:10.1167/jov.23.9.5701

Working memory representations modulate the magnitude of the similarity-induced memory bias

2023· article· en· W4386242800 sur OpenAlexaff
Nursima Ünver, Rosanne L. Rademaker, Keisuke Fukuda

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorking memoryRecallCoherence (philosophical gambling strategy)Stimulus (psychology)PsychologyOffset (computer science)Magnitude (astronomy)Cognitive psychologyComputer sciencePhysicsMathematicsStatisticsNeuroscienceCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
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 savante0,0010,001
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 Opus0,312
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,123 · 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'étudeObservationnel
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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