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Enregistrement W4412697570 · doi:10.1037/xge0001813

Working memory prioritization changes bidirectional interactions with visual inputs.

2025· article· en· W4412697570 sur OpenAlexafffund
Joseph M. Saito, Frida Printzlau, Yvanna Yeo, Keisuke Fukuda

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology General · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPrioritizationPsychologyWorking memoryCognitive psychologyShort-term memoryVisual perceptionVisual memoryCognitionPerceptionNeuroscienceProcess management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Items stored in visual working memory often differ in priority. Typically, observers will shift their internal attention toward items that are relevant for impending behavior and away from those that may become relevant later. These distinct states of priority are theorized to influence bidirectional interactions between memoranda and new visual inputs by modulating their susceptibility to retroactive and proactive report biases, respectively. However, prior research has produced limited and conflicting evidence on this topic due to reliance on inconsistent retrodictive cues (retro-cues) that incentivize memory prioritization. To address this, we used a double-serial retro-cue paradigm that incentivized the complete prioritization of one of two unfamiliar shape memoranda for use in a comparison with a perceptual probe before a second, independent cue instructed observers to report one of their two memories (Experiments 1-2) or the perceptual probe itself (Experiment 2). We found that observers reported robust retroactive and proactive biases, but that only retroactive biases were modulated by prioritization. Reports of prioritized memories were more precise and contained smaller attractive biases toward the probe than unprioritized memories, whereas probe reports were biased comparably toward each. These findings reveal an asymmetrical effect of prioritization on the reciprocal interactions between new and existing visual representations. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).

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)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,336 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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