Modality-Specific Consolidation Shapes Long-Term Retention in Statistical Learning
Notice bibliographique
Résumé
Individuals routinely learn patterns from sights and sounds, yet it remains unclear how memories of those patterns compare across senses over time. Statistical learning, the implicit detection and extraction of patterns from continuous input, has been documented across sensory modalities, but most work has focused on immediate learning in unisensory contexts. This study, using a within-subject design, directly compared 24-hour consolidation trajectories of auditory, visual, and audiovisual statistical learning. Twenty-six young adults completed three statistical learning tasks across auditory, visual, and audiovisual modalities. In each task, participants were exposed to a continuous stream of stimuli with embedded triplet patterns. Learning of these patterns was tested immediately after exposure and again 24 h later. Across immediate and delayed tests, multisensory exposure yielded higher accuracy than unisensory exposure, demonstrating a robust multisensory-over-unisensory advantage. In contrast, only auditory statistical learning showed overnight gains, whereas visual and multisensory learning remained stable, suggesting a consolidation advantage for auditory input. Cross-task correlations, both at immediate test and for consolidation magnitudes, were weak, suggesting substantial modality-specific contributions to statistical learning. These findings provide the first evidence that multisensory input boosts long-term retention of learned patterns, and the consolidation of these patterns operates in a modality-specific manner.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».