Chunking in Visual Working Memory Implicates Long-Term Memory Representations
Notice bibliographique
Résumé
Long-term learning may be leveraged by short-term memory stores in a process called chunking (Miller, 1959). Understanding how disparate visual working memory (VWM) representations are changed with chunking may help explain our rich subjective experience of VWM in the real world, in contrast to the stark capacity limitations observed in lab settings. In this thesis, I first tested how chunking interacts with proactive interference, one of the hallmarks of long-term memory (LTM) involvement. In my task, chunking still afforded an increase in accuracy, but I also observed an increased propensity to make lure selection errors when probed on swapping pairs, a signature of building proactive interference from LTM (Experiments 1-3). This lure selection was significantly different for swapping pairs and low-probability pairs based on explicit awareness of the pairings. I then explored how this offloading of VWM representations to LTM effects performance in a visual search task. In Experiment 4, I found that high-probability colour pairings, by their regularity alone, did not capture attention. There were no significant differences in response times when the high-probability pairs were on search targets compared to distractors. Experiment 5 revealed that maintained pairs can guide attention when participants are actively maintaining a pairing after a retro cue. Interestingly, unaware participants, who were less accurate on the memory task, were significantly faster when the pair was on a target, compared to a distractor, while chunking participants, were not. This replicates when participants are chunking but is not an essential difference between participants (Experiment 6). Lastly, behavioral evidence from experiment 7 again supports LTM contributions to chunking. An electrophysiological study focused on VWM markers of load, could however, not fully index a handoff of VWM to LTM. Overall, chunking in VWM recruits the systems of LTM, which makes chunked representations vulnerable to proactive interference, but also shields chunking participants from incidental capture of irrelevant colour stimuli in a visual search task. This work expands our understanding of the interactions between VWM and LTM and how that effects other aspects of cognition.
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 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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».