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Enregistrement W4386247151 · doi:10.1167/jov.23.9.5069

Predictable learning demands enable direct down-regulation of visual long-term memory encoding

2023· article· en· W4386247151 sur OpenAlexaff
Joseph M. Saito, Keisuke Fukuda

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCued speechPsychologyStimulus (psychology)Encoding (memory)Cognitive psychologyObject (grammar)NeuroscienceComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In daily life, individuals encounter visual stimuli that they desire to remember and others that they desire to not remember. However, voluntary regulation of memory encoding is asymmetrical across these opposite goals. While observers can directly up-regulate their memory encoding of desired stimuli, prior studies suggest that observers can only indirectly down-regulate their encoding of undesired stimuli by biasing their attentional resources towards other visual inputs. Here, we tested whether the ostensible inability to directly down-regulate memory encoding in the absence of stimulus competition could be resolved by increasing the predictability of upcoming regulatory demands. On every trial, participants were presented with a cue immediately before the onset of a real-world object that instructed them to remember (neutral), try “extra hard” to remember (up-regulate), or try to not remember (down-regulate) the object. However, in contrast to prior studies that varied the cue randomly from trial to trial, the cue was fixed across five consecutive trials before changing to a different instruction. Consistent with prior studies, we found that up-regulated objects were remembered better than neutrally-cued objects during subsequent memory testing. However, we also found that down-regulated objects were remembered worse than neutrally-cued objects and that down-regulation success did not vary across the trial run, suggesting that direct down-regulation was implemented rapidly in response to the first cue. Electrophysiological activity recorded during encoding revealed reduced P1 visually-evoked potentials elicited by the onset of down-regulated objects, implying that down-regulation was initiated by suppressing perceptual processing of the undesired stimuli. We also observed cascading effects of down-regulation on downstream processing as indicated by reductions in occipital alpha suppression and posterior positivity for down-regulated objects compared to neutrally-cued objects. Taken together, the present findings reveal an ability for observers to directly down-regulate their memory encoding of visual stimuli when demands to down-regulate are highly-predictable.

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,312 · 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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