Effect of Memory on Attention: Incidentally Formed Auditory Associations Using Lateralized Tone Detection Reveal a Predictive Advantage (A Behavioural Study)
Notice bibliographique
Résumé
Memory influences what we attend to which affects what we remember. The effects of attention on memory are well established, but the corollary effects of memory guiding attention during retrieval are relatively unknown, particularly in the auditory domain. Recent work using auditory scene-target pairings showed that behavioural expression of learning at test required attending to the target when encoding. The present study extends this work with a novel paradigm in which lateralized targets are assigned to the corresponding hand (i.e., left target, left-hand motor response). We tasked young adults to respond to a lateralized pure-tone target embedded within a binaural audio-scene by using the corresponding hand (left hand for left tone). The results support our predictions of better memory performance when incidental auditory associations are formed for audio-scenes with predictive (fixed) targets compared with unpredictive (random) targets. We found that auditory associations formed with fixed scene-target pairings sped target detection during learning, and at the subsequent memory test more than random scene-target pairings. Unexpectedly, novel scene-target pairings promoted faster and more accurate old-new scene recognition performance compared with fixed and random scene-tone pairings. Our results are consistent with the proposal that auditory memory can guide attention, with a dynamic role for incidental auditory memory-guided attention at encoding and retrieval. We consider these results and the role of prior knowledge, repetition, and prediction in forming and retrieving implicit auditory associations using an instance-based theoretical approach.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».