With or Without Feedback: Implicit sequence learning relies on visuospatial coding regardless of the presence of auditory feedback during practice
Notice bibliographique
Résumé
Contingently mapped auditory response-effects may enhance sequence learning in the implicit Serial Reaction Time Task (SRTT). While sound appears to improve sequence-specific learning, it is not clear if sound changes how the sequence is encoded. Thus, the present study investigated if spatially contingent sounds influence if the sequence is represented in motor or visuospatial coordinates. Sixteen neurotypical righthanded adults (18-35 years-old) practiced the SRTT with their preferred hand by reaching to an array of four coloured target outlines on a touchscreen, either with spatially contingent auditory feedback, or without sound. On day 1, participants practiced a 10-item sequence (i.e., targets filled in) that repeated 10 times throughout practice blocks 1-6 and 8; while block 7 presented pseudorandom stimuli. On day 2, participants completed a retention test followed by four transfer tests to evaluate sequence performance with the preferred and non-preferred hands in both parallel (spatially congruent) and mirrored (motor congruent) conditions. Both groups improved significantly across practice blocks on day 1. Analysis of the transfer tasks revealed that both groups performed the sequence faster in the parallel transfer tests, indicating that visuospatial coding had occurred regardless of the presence of auditory feedback during practice. Further, when compared to the auditory feedback group, the no sound group took significantly longer to execute the sequence in the auditory feedback transfer conditions. In contrast, the auditory feedback group performed as well as the no sound group in the no sound transfer conditions, indicating an asymmetrical specificity of practice effect for auditory feedback.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».