Low-priority items are held in visual working memory: Evidence from flexible allocation in a two-alternative forced-choice (2AFC) paradigm
Notice bibliographique
Résumé
Visual working memory (VWM) is characterized as extremely capacity limited. This finding is supported by the dramatic decline in change detection performance beyond a small number of items, as well as the observation of flat error distributions in delayed-estimation tasks. However, continuous resource models predict that small amounts of memory resources can be distributed to items at the expense of memory resolution (resulting in low response precision). These low-resolution memory representations should have nearly flat error distributions that could appear indistinguishable from uniform guessing distributions. In the current study, memory resource allocation was manipulated by varying the probability of an item being probed at recall. Responses were intermixed between continuous response and two-alternative forced-choice (2AFC) trials to examine whether these low-probability items could produce above-chance performance, consistent with them being held in memory. For comparison with the distribution of continuous responses, the magnitude of the discrimination between the target and lure colors was manipulated. Accuracy on the 2AFC trials was sensitive to both discrimination difficulty and probe probability manipulations. Critically, above-chance performance was found in the lowest probe probability condition (10% probe probability, equivalent to an item load of 10), suggesting that this condition had low-resolution memory representations rather than no memory representations. These findings are consistent with the predictions of continuous resource models and applications of signal detection models of VWM.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».