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Enregistrement W4412439213 · doi:10.1167/jov.25.9.2673

Memory specificity through visual production: Multimodal recognition and source memory misattributions

2025· article· en· W4412439213 sur OpenAlexaff
Keanna Rowchan, Jeffrey D. Wammes

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceProduction (economics)Cognitive psychologyPsychologyCognitive scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Successfully retrieving information from memory is critical to our ability to learn from experience to better inform our decision-making and interactions with the environment. As such, various strategies have been developed to aid memory encoding, from verbal mnemonics to visualization. Among these, drawing, or visual production, has emerged as a powerful tool. Beyond some traditional approaches, visual production engages several forms of cognition (visual, motoric, and elaborative processes) simultaneously. Therefore, drawing provides an excellent test case for studying how these multisensory components interact to improve memory. Here, we tested the relative mnemonic impact of the various cognitive features that are involved in the act of drawing. Participants (N = 60) completed four encoding tasks - Drawing, No Ink drawing, Tracing, and Visualizing - designed to differentially engage the multi-sensory ‘components’ thought to underlie drawing. We found that engaging all three components during Drawing was associated with the best memory, while engaging only one component during Visualizing was the worst. This is consistent with prior work, and we demonstrated it in both classic old/new recognition (Experiment 1), and source memory (Experiment 2). Despite lacking the visual component, recognition memory for No Ink drawing items was as good as Drawing, but interestingly, resulted in the most source memory confusion: No Ink items were frequently mistaken as Drawn items. We replicated this finding in Experiment 3, which only compared drawing with and without ink. Across these three experiments, lack of visual feedback did not influence recognition memory overall, but clearly undermined the precision of the source memory. Ongoing fMRI work is investigating the underlying neural mechanisms supporting memory in each of these tasks to clarify how shared visuomotor processes might lead to confusable representations. Together, our results extend our current understanding of the cognitive processes and visuomotor interactions underlying successful retrieval from memory.

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 enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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