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Enregistrement W4394962922 · doi:10.3390/mti8040034

EEG, Pupil Dilations, and Other Physiological Measures of Working Memory Load in the Sternberg Task

2024· article· en· W4394962922 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMultimodal Technologies and Interaction · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCognitive Abilities and Testing
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTask (project management)PupilElectroencephalographyWorking memoryCognitive psychologyPupil diameterPsychologyAudiologyComputer scienceNeuroscienceMedicineCognitionEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent evidence shows that physiological cues, such as pupil dilation (PD), heart rate (HR), skin conductivity (SC), and electroencephalography (EEG), can indicate cognitive load (CL) in users while performing tasks. This paper aims to investigate physiological (multimodal) measurement of CL in a Sternberg memory task as the difficulty level increases in both maintenance and probe phases. For this purpose, we designed a Sternberg memory test with four levels of difficulty determined by the number of letters in the words that need to be remembered. Our behavioral performance results show that the CL of the task is related to the number of letters in non-semantic words, which confirms that this task serves as an appropriate metric of CL (the task difficulty increases as the number of letters in words increases). We were interested in investigating the suitability of multimodal physiological measures as correlates of four CL levels for both the maintenance and probe phases in the Sternberg memory task. Our motivation was to: (1) design and create four levels of task difficulty with a gradual increase in CL rather than just high and low CL, (2) use the Sternberg test as our test bed, (3) explore both the maintenance and probe phases for measurement of CL, and (4) explore the correlation of physiological cues (PD, HR, SC, EEG) with CL in both phases. Testing with the system, we found that for both the maintenance and probe phases, there was a significant positive linear relationship between average baseline corrected PD and CL. We also observed that the average baseline corrected SC showed significant increases as the number of letters in the words increased for both the maintenance and probe phases. However, the HR analysis did not show any correlation with an increase in CL in either of the maintenance or probe phases. An additional analysis was conducted to investigate the correlation of these physiological signals for high (seven-letter words) versus low (four-letter words) CL loads. Our EEG analysis for the maintenance phase found significant positive linear relationships between the power spectral density (PSD) and CL for the upper alpha bands in the centrotemporal, frontal, and occipitoparietal regions of the brain and significant positive linear relationships between the PSD and CL for the lower alpha band in the frontal and occipitoparietal regions. However, our EEG analysis of the probe phase did not show any linear relationship between the PSD and CL in any region. These results suggest that PD, SC, and EEG could be used as suitable metrics for the measurement of cognitive load in Sternberg memory tasks. We discuss this, limitations of the study, and directions for future work.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,230 · 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