Object-location binding in visual working memory prevents effective updating
Notice bibliographique
Résumé
Despite the importance of updating visual working memory (VWM) representations in our dynamic visual world, memory performance has been shown to be reliably worse for spatially dynamic objects compared to static objects. This is possibly due to robust binding of object features to their original locations. Here, we conducted two experiments (preregistered) to test the effectiveness of intentionally updating object spatial information in a dynamic spatial context. Each trial began with the presentation of four different colored squares within white placeholders. In Experiment 1, subjects were instructed to maintain and update all four memory items; in Experiment 2, subjects were retroactively cued to maintain and update only two of the memory items, allowing subjects to drop the adjacent non-cued memory items. In half of the trials, during the subsequent memory delay, the placeholders would rotate one position clockwise or counterclockwise. The experiment consisted of two instruction blocks: Update (instructed to mentally update the items’ locations when the placeholders rotated) and Ignore-Rotation (instructed to maintain the memory of the items in their original locations even when the placeholders rotated). At the end of the trial, participants were presented with a spatial probe and reported their memory of the color of the item in that location (original or updated, depending on instruction block) on a continuous color wheel. In Experiment 1, we observed large performance decrements when participants had to both intentionally update and, critically, attempt to ignore task-irrelevant rotations. In Experiment 2, even with a reduced load on VWM resources (only maintaining/updating two items), performance decrements persisted in both instruction contexts when the placeholders rotated. Analysis of systematic feature errors across both experiments revealed greater misreporting of nontargets when the display rotated, compared to static trials, regardless of instruction and even when those features were meant to be dropped from VWM.
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 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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».