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Enregistrement W4401152354 · doi:10.3389/fcogn.2024.1404909

Neural evidence of deprioritizing to-be-forgotten information in visual working memory

2024· article· en· W4401152354 sur OpenAlexaff
Katherine Moen, Melissa R. Beck, Scarlett Horner, Steven G. Greening

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cognition · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForgettingMotivated forgettingWorking memoryPsychologyFunctional magnetic resonance imagingCognitive psychologyStimulus (psychology)CognitionVisual memoryNeurosciencePrefrontal cortexCued speech

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Although evidence supports the effective use of a cue to forget an encoded stimulus, the mechanisms of this forgetting are not well understood. Evidence from item-method directed forgetting in long-term memory reveals greater prefrontal and parietal activation for information that is cued to be forgotten. Activation in those brain regions is typically associated with increased effort and cognitive control. Method: To test the mechanism of directed forgetting in visual working memory, we used stimuli that rely on distinct brain regions such as faces and buildings and varied memory stability. Participants completed a directed forgetting task with faces and buildings, and memory stability was manipulated by presenting some stimuli repeatedly throughout the study, and other stimuli were only presented once. Results and discussion: Functional magnetic resonance imaging (fMRI) results from the parahippocampal place area suggest that to-be-remembered buildings elicit higher activation than to-be-forgotten buildings. In addition, dorsolateral prefrontal cortex activation changed throughout the trial period, possibly suggesting that the cue led to information being dropped from visual working memory, or through a shift in attention, as occurs with the retro-cue paradigm. Several explanations for these results are discussed.

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 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, 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
Publié2024
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