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Enregistrement W4406237552 · doi:10.1162/jocn_a_02298

Beyond Routine Maintenance: Current Trends in Working Memory Research

2025· review· en· W4406237552 sur OpenAlexaff
Kirsten Adam, Laura‐Isabelle Klatt, Jacob A. Miller, Marlene Rösner, Keisuke Fukuda, Anastasia Kiyonaga

Notice bibliographique

RevueJournal of Cognitive Neuroscience · 2025
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAir Force Office of Scientific ResearchEuropean Commission
Mots-clésWorking memoryPsychologyCognitive scienceModalitiesContext (archaeology)CognitionCognitive psychologyFunction (biology)NeuroscienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Working memory (WM) is an evolving concept. Our understanding of the neural functions that support WM develops iteratively alongside the approaches used to study it, and both can be profoundly shaped by available tools and prevailing theoretical paradigms. Here, the organizers of the 2024 Working Memory Symposium-inspired by this year's meeting-highlight current trends and looming questions in WM research. This review is organized into sections describing (1) ongoing efforts to characterize WM function across sensory modalities, (2) the growing appreciation that WM representations are malleable to context and future actions, (3) the enduring problem of how multiple WM items and features are structured and integrated, and (4) new insights about whether WM shares function with other cognitive processes that have conventionally been considered distinct. This review aims to chronicle where the field is headed and calls attention to issues that are paramount for future research.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,004
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 Opus0,485
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,068 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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