Conceptual relatedness promotes memory generalization at the cost of detailed recollection
Notice bibliographique
Résumé
An adaptive memory system is one that allows us to both retrieve detailed memories as well as generalize knowledge about our past, the latter termed memory generalization and is useful for making inferences about new situations. Research has indicated that memory generalization relies on forming knowledge structures by integrating experiences with shared encountered elements. Whether memory generalization occurs more readily when experiences also have elements that share established (conceptual) information is less clear. It is also unclear if engaging in memory generalization during learning comes at the cost of retrieving detailed memories, the other function of episodic memory. To address these two knowledge gaps, we paired a modified version of the acquired equivalence task with a recognition memory test. Across three experiments, participants first learned a series of overlapping object-scene pairs (A-X, B-X and A-Y) in which half of the overlapping pairs contained conceptually-related objects (e.g., A-pencil; B-scissors; conceptual condition) and the other half contained unrelated objects (neutral condition). Participants ability to generalize to new overlapping object-scene pairs (B-Y) as well as not-learned but semantically-related objects was measured. Finally, participants completed a recognition memory test that included the encoded objects, perceptually similar lures or new foil objects. Across all experiments, we found higher rates of generalization but reduced detailed memory (indexed by increased false alarms to lure objects) for information learned in the conceptual than neutral condition. These results suggest the presence of conceptual knowledge biases an individual towards a generalization function of memory, which comes at the expense of detailed recollection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».