Visual working memory models of delayed estimation do not generalize to whole-report tasks
Notice bibliographique
Résumé
Whole-report working memory tasks provide a measure of recall for all stimuli in a trial and afford single-trial analyses that are not possible with single-report delayed estimation tasks. However, most whole-report studies assume that trial stimuli are encoded and reported independently, and they do not consider the relationships between stimuli presented and reported within the same trial. Here, we present the results of two independently conducted whole-report experiments. The first dataset was recorded by Adam, Vogel, and Awh (2017) and required participants to report color and orientation stimuli using a continuous response wheel. We recorded the second dataset, which required participants to report color stimuli using a set of discrete buttons. We found that participants often group their reports by color similarity, contradicting the assumption of independence implicit in most encoding models of working memory. Next, we showed that this behavior was consistent across participants and experiments when reporting color but not orientation, two circular variables often assumed to be equivalent.Finally, we implemented an alternative to independent encoding where stimuli are encoded as a hierarchical Bayesian ensemble and found that this model predicts biases that are not present in either dataset. Our results suggest that assumptions made by both independent and hierarchical ensemble encoding models-which were developed in the context of single-report delayed estimation tasks-do not hold for the whole-report task. This failure to generalize highlights the need to consider variations in task structure when inferring fundamental principles of visual working memory.
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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 | 0,019 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».