Contextual Cues and Transition Statistics Drive Expression of Competing Motor Memories
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Learning multiple motor skills without interference and expressing the correct one in a changing environment is a fundamental challenge. Contextual cues are known to help separate these memories, but how they interact during retrieval is not well understood. We investigated how the stability, recency, and transitional statistics of learning environments influence this process. Across six visuomotor adaptation experiments, participants learned opposing rotations (Tasks A and B) tagged with distinct contextual cues under different schedules (blocked or interleaved) and were tested in stable or dynamic environments. We found that while contextual cues can successfully separate memories, expression is systematically biased by learned transition statistics: towards more stable memories after imbalanced training, and towards more recent memories when stabilities are matched. Critically, when the stable statistics of training mismatched the volatile statistics of testing, cue-based retrieval collapsed, and behavior was dominated by these stability or recency biases. Conversely, learning in a high-entropy, interleaved environment enabled precise, cue-appropriate expression regardless of the testing schedule. These results demonstrate that memory retrieval is not cue-driven but arises from an arbitration process between cues and transition priors. Our findings reveal that memory retrieval involves weighting sensory information against latent priors derived from the history of context transitions. This work provides a unifying theoretical framework for understanding adaptive memory expression, positing that the brain leverages the learned statistical structure of the environment to infer which memory to recall, thereby balancing cue-driven selection with the stability and predictability of past experience. This principle offers a unifying explanation for interference, spontaneous recovery, and the benefits of variable practice, providing a more holistic model of adaptive motor behavior. Statement of Significance How does a tennis player instantly switch between a forehand and a backhand? Our work reveals a fundamental principle of how the brain organizes and retrieves memories. We demonstrate that recalling a skill is not just about recognizing a contextual cue, but about an internal process of integrating that cue with the learned statistics of the environment, such as the stability and recency of past experiences. This finding provides a unifying framework for phenomena like interference and spontaneous recovery. It has significant implications for designing more effective training in sports and rehabilitation, where structuring practice around environmental statistics can optimize learning and promote flexible skill application.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».