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Enregistrement W4403213336 · doi:10.1162/jocn_a_02256

Electrophysiological Correlates of Visual Memory Search

2024· article· en· W4403213336 sur OpenAlexaff
Lauren Williams, Iris Wiegand, Mark Lavelle, Jeremy M. Wolfe, Keisuke Fukuda, Marius V. Peelen, Trafton Drew

Notice bibliographique

RevueJournal of Cognitive Neuroscience · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésPsychologyVisual searchWorking memorySet (abstract data type)Visual memoryEncoding (memory)Cognitive psychologyCategorical variableShort-term memoryVisual short-term memoryElectrophysiologyEvent-related potentialMemoriaCognitionNeuroscienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In everyday life, we frequently engage in 'hybrid' visual and memory search, where we look for multiple items stored in memory (e.g., a mental shopping list) in our visual environment. Across three experiments, we used event-related potentials to better understand the contributions of visual working memory (VWM) and long-term memory (LTM) during the memory search component of hybrid search. Experiments 1 and 2 demonstrated that the FN400 (an index of LTM recognition) and the CDA (an index of VWM load) increased with memory set size (target load), suggesting that both VWM and LTM are involved in memory search, even when target load exceeds capacity limitations of VWM. In Experiment 3, we used these electrophysiological indices to test how categorical similarity of targets and distractors affects memory search. The CDA and FN400 were modulated by memory set size only if items resembled targets. This suggests that dissimilar distractor items can be rejected before eliciting a memory search. Together, our findings demonstrate the interplay of VWM and LTM processes during memory search for multiple targets.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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