Epizodiskās ilgtermiņa atmiņas ieguldījums saišu darba atmiņā

Abstrakts: Šie eksperimenti apstiprina divus secinājumus par darba atmiņas (WM) jaudas ierobežojumu. Pirmkārt, tie sniedz pierādījumus saistīšanas hipotēzei, WM jaudu ierobežo traucējumi starp saitēm, bet ne vienumiem. Otrkārt, tie parāda, ka epizodiskais LTM būtiski veicina atmiņas saistīšanu, kad WM ietilpība tiek palielināta līdz robežai ar lielākiem iestatītajiem izmēriem. Mēs pārbaudījām vārdu un attēlu pāru kopu tūlītējo atmiņu. Palielinoties iestatītajam izmēram, saistīšanas atmiņa samazinājās straujāk nekā vienumu atmiņa, kā paredzēja saistīšanas hipotēze. Tomēr ar lielākiem iestatītajiem izmēriem veiktspēja bija stabilāka, nekā gaidīts no atmiņas ar ierobežotu ietilpību, kas liecina par epizodiskās ilgtermiņa atmiņas (LTM) ieguldījumu WM jaudas ierobežojuma apiešanā. Lai pamatotu šo hipotēzi, mēs parādām divkāršu WM un epizodiskā LTM ieguldījumu atmiņu saistīšanā: veiktspēju pie iestatītajiem izmēriem, kas lielāki par 3, īpaši ietekmēja proaktīvi traucējumi, taču tā bija imūna pret ietekmi, ko rada traucētāja pilna aizkave. Turpretim veiktspēju 2. iestatījuma lielumā neietekmēja proaktīvi traucējumi, bet gan traucēja ar distraktoru piepildīta aizkave.

Cistanche pieredze — uzlabojiet atmiņu

1. Ievads

Cilvēka atmiņas teorijās bieži tiek nošķirta darba atmiņa (WM) un ilgtermiņa atmiņa (LTM). WM tiek saprasta kā sistēma ar ierobežotu jaudu, kas glabā apstrādei pieejamus mentālos priekšstatus, turpretim LTM informācija tiek glabāta pastāvīgāk ar, iespējams, neierobežotu jaudu (Cowan, 2008). WM un LTM uzrāda ievērojamu strukturālu un funkcionālu pārklāšanos (Eriksson, Vogel, Lansner, Bergstr¨om, & Nyberg, 2015; Lewis-Peacock & Postle, 2008; Ranganath, 2006; Ranganath & Blumenfeld, 2005; Ranganath, & Brozinsky, 2005), un attiecības starp šīm sistēmām ir diskusiju centrā starp vairāku atmiņas modeļu piekritējiem, kuri vai nu attēlo tās kā divas atdalāmas atmiņas sistēmas (piemēram, Atkinson & Shiffrin, 1968; Baddeley, 2012; Barrouillet & Camos, 2012; Cowan, 2008), vai kā vienota atmiņas sistēma (piemēram, Crowder, 1982; Melton, 1963; Nairne, 1990, 2002). Starpposma teorijas starp šīm galējībām konceptualizē WM kā LTM reprezentāciju apakškopu, kas ierobežotu laiku ir paaugstinātas pieejamības stāvoklī (Cowan, 1995; Oberauer, 2002). Empīriski labi tiek atbalstīta arī cieša saikne starp WM un LTM. Piemēram, WM kapacitātes rādītāji ir cieši saistīti ar spēju atcerēties ilgtermiņā (Unsworth, 2010; Wilhelm, Hildebrandt un Oberauer, 2013) un ar asociatīvo mācīšanos (Tamez, Myerson un Hale, 2008, 2012). Viens no veidiem, kā WM un LTM mijiedarbojas, ir tas, ka ātri izveidotie attēlojumi epizodiskajā LTM var veicināt WM testēšanai paredzēto uzdevumu veiktspēju (Cowan, 2019). Pētnieki ne vienmēr atzīst epizodiskā LTM ieguldījumu WM testu veiktspējā, taču tā ticamība ir nenoliedzama: Protams, epizodiskā atmiņa, kas saglabā informāciju par notikumiem, kurus mēs piedzīvojām jau sen, saglabā informāciju arī par notikumiem pirms dažām sekundēm. Epizodiskās atmiņas loma tiek uzskatīta par pašsaprotamu brīvas atsaukšanas modeļos (piemēram, Davelaar, Goshen-Gottstein, Ashkenazi, Haarmann, & Usher, 2005; Sederberg, Howard un Kahana, 2008), lai gan ne sērijveida atsaukšanas modeļos ( piemēram, Lewandowsky & Farrell, 2008), kas ir visbiežāk izmantotā WM testēšanas paradigma. Tomēr atšķirība starp brīvo un sērijveida atsaukšanu ir vairāk saistīta ar vēsturisku pētniecības tradīciju sadalījumu, nevis būtisku atšķirību (Grenfell-Essam & Ward, 2012; Ward, Tan un Grenfell-Essam, 2010). Piemēram, viens no galvenajiem WM izpētes darba zirgiem, kompleksā diapazona paradigma (Daneman & Carpenter, 1980), ir ļoti līdzīga nepārtrauktā izkliedētāja paradigmai epizodiskā LTM pētījumos (Bjork & Whitten, 1974): saraksta prezentācija. vienumi tiek ievilkti ar distraktora apstrādes periodiem. Epizodiskajā LTM literatūrā distractor uzdevumi tiek izmantoti, lai izspiestu informāciju no WM, lai iegūtu tīrāku epizodiskā LTM mērījumu. Daži pētnieki ir apgalvojuši, ka tas pats varētu notikt sarežģītu uzdevumu veikšanā (McCabe, 2008; Unsworth & Engle, 2007), lai veiktspēja atspoguļotu ievērojamu epizodiskā LTM atsaukšanas pakāpi. Vispārīgāk, Cowan (2019) ir apgalvojis, ka epizodiskas pēdas tiek ātri izveidotas LTM aktivizētajā daļā un veicina WM testu veiktspēju. Beukers, Buschman, Cohen un Norman (2021) ir apgalvojuši, ka informācija, kas veiksmīgi tiek uzturēta WM uzdevumos, vienlaikus paliekot "neironiski klusai" (ti, nav atšifrējama no neironu aktivitātes aiztures intervāla laikā), netiek uzturēta WM, bet gan epizodiskajā LTM. Lai atbalstītu šo iespēju, pētījumi ir parādījuši, ka dažu sekunžu laikā ir iespējama ātra epizodisku LTM pēdu veidošanās (Huebner & Gegenfurtner, 2011; Verhaeghen, Vandenbroucke, & Dierckx, 1998). Šī pētījuma mērķis ir saprast, kā LTM veicina WM, pamatojoties uz pieņēmumu, ka ir jābūt kaut kādai nošķiršanai starp WM saturu un attēlojumiem LTM, lai atspoguļotu to dažādās funkcijas. Tādējādi šis darbs nerunās par debatēm par to, vai WM un LTM ir strukturāli atsevišķas sistēmas. Drīzāk mēs koncentrējamies uz funkcionālo atšķirību noteikšanu starp tām, pēc kurām mēs varam noteikt, cik lielā mērā atmiņas uzdevuma veiktspēja ir atkarīga no WM un cik lielā mērā tā ir atkarīga no epizodiskā LTM.

Galvenās Cistanche deserticola ķīmiskās sastāvdaļas

1.1. WM jauda ir saišu ierobežojums

Jautājums par to, kā WM un LTM ir saistīti, sākotnēji nemotivēja pašreizējos eksperimentus. Mūsu izmeklēšanas sākumpunkts drīzāk bija šāds: Kāpēc WM jauda ir ierobežota? Viena no hipotēzēm par šī jaudas ierobežojuma būtību ir tāda, ka tas nosaka konkrētu ierobežojumu atmiņā saglabātajām pagaidu saitēm (Oberauer, 2019). Šī saistošā hipotēze nosaka, ka WM ierobežojums attiecas uz saišu īstermiņa uzturēšanu, bet ne uz vienumiem. Vienumu atmiņa ir definēta kā spēja atcerēties, kuri atsevišķi vienumi (piemēram, vārdi, vizuālie objekti) ir notikuši nesen. To var panākt, uzturot augstu prezentēto priekšmetu attēlojumu aktivizēšanas līmeni, kas dažās WM teorijās ir vienīgais uzturēšanas veids (piemēram, Davelaar et al., 2005; Ma, Husain, & Bays, 2014). Vienumu atmiņa bieži vien ir pietiekama, lai atcerētos, kuri vienumi bija iekļauti pašreizējā atmiņas komplektā — tie, kuriem ir visaugstākais aktivizācijas līmenis, bet ne, lai atcerētos atmiņas kopas struktūru (piemēram, vienumu secību). Iesējumi tiek saprasti kā pagaidu saites starp priekšmetu attēlojumiem, kodē attiecības starp tiem (piem., kurš objekts ir attēlots kopā ar kādu vārdu), vai attiecības starp priekšmetiem un to kontekstu (piemēram, kurš objekts kurā vietā ir parādīts, vai kurš vārds ir norādīts kādā saraksta sērijas pozīcijā). Saistīšanas atmiņas kļūme, kamēr vienumu atmiņa ir neskarta, izpaužas raksturīgās kļūdās WM testos. Piemēram, sērijveida atsaukšanā cilvēki bieži atceras saraksta vienumus, bet atveido tos nepareizā secībā (Henson, 1996). Pārbaudot WM objektu telpiskajiem masīviem, dalībnieki ļoti labi atceras, kuri objekti bija masīvā un kuras vietas bija aizņemtas, taču bieži vien viņiem neizdodas piešķirt katram objektam pareizo atrašanās vietu (Pertzov, Dong, Peich un Husain , 2012). Iesiešanas hipotēze norāda, ka WM jauda ir ierobežojošs faktors saišu, bet ne priekšmetu īslaicīgai uzturēšanai. Vienumu atmiņa tiek uzturēta LTM aktivizētajā daļā, kas ir daļa no WM sistēmas, bet uz to neattiecas jaudas ierobežojums (Cowan, 1995; Oberauer, 2009a). Saistošo hipotēzi var pārbaudīt, izmantojot primāro eksperimentālo atklājumu, kas parāda ierobežota WM jauda: iestatītā izmēra efekts. Palielinoties WM glabājamo priekšmetu skaitam, cilvēku veiktspēja strauji samazinās (dažus piemērus skatīt 1. attēlā). Saistīšanas hipotēze nozīmē, ka, palielinoties iestatītajam izmēram, saišu atmiņai vajadzētu samazināties, savukārt vienumu atmiņai (lielākoties) vajadzētu būt netraucētai. Oberauers (2019) sniedza pierādījumus šai prognozei divos eksperimentos, pārbaudot tūlītēju atmiņu dažāda lieluma vārdu sarakstiem. Atmiņa zondēm noteiktās saraksta pozīcijās tika pārbaudīta, izmantojot vairāku alternatīvu piespiedu izvēles testus, kuros dažas alternatīvas atspoguļoja vienumu kļūdas (ti, vārdus, kas nav sarakstā), bet citas pārstāvēja saistošas ​​kļūdas (ti, saraksta vārdus no citas, nevis pārbaudītās pozīcijas. ). Dalībnieku kļūdu līmenis palielinājās līdz ar saraksta garumu, un tas bija gandrīz tikai saistošu kļūdu dēļ (sk. Cowan, 2022). Papildu atbalstu saistīšanas hipotēzei sniedz individuālu atšķirību pētījumi, kas ir parādījuši, ka spēja saglabāt pagaidu saistīšanos ir cieši saistīta ar šķidruma inteliģenci un, iespējams, veicina augsto korelāciju starp WM uzdevumu izpildi un intelekta testiem (Chuderski, 2019). Vilhelms et al., 2013). Līdz šim apgalvojums, ka WM kapacitāti ierobežo traucējumi starp iesējumiem, ir eksperimentāli izpētīts tikai attiecībā uz vienumu saistīšanu to attiecīgajās sērijas pozīcijās sarakstā. Tomēr kopas lieluma ietekme uz spēju atcerēties saistību starp saraksta vienumiem un to pozīciju var nebūt tikai saistījumu uzturēšanas jaudas ierobežojuma atspoguļojums. Tas ir tāpēc, ka iestatīto lielumu var sajaukt ar sērijas pozīciju atšķirtspēju. Vairāki formāli sērijveida atsaukšanas modeļi nozīmē šādu apjukumu. Piemēram, modelī Start-End (Henson, 1998) sērijas pozīcijas tiek attēlotas ar svērtu kombināciju no saraksta sākuma marķiera un beigu marķiera. Šo pozīciju attēlojumu atšķirtspēja ir zemāka saraksta vidū nekā tuvāk sākumam un beigām, tādējādi radot pārākuma un nesenības efektus. Palielinoties saraksta garumam, vairāk vienumu tiek piešķirts pozīcijām, kas atrodas tālāk no sākuma un beigām, tādējādi vidējā pozicionālā atšķirtspēja samazinās. Citā modelī (Botvinick & Watanabe, 2007) tiek pieņemts, ka sērijas pozīcijas ir līdzīgas skaitlisko lielumu attēlojumiem. Lielāki daudzumi ir mazāk atšķirīgi nekā mazāki — piemēram, ir vieglāk atšķirt 1 un 2 objektus, nevis 6 un 7. Palielinoties saraksta garumam, tiek pieņemtas amata vietas, kas atbilst lielākam skaitam, kas atkal nozīmē, ka vidējā pozicionālā vērtība atšķirīgums sarakstā samazinās. Tāpēc šajā pētījumā mūsu mērķis bija pārbaudīt saistīšanas hipotēzi citam saistīšanas veidam WM: saistījumiem starp vārdiem un attēliem. Šādas materiālu izvēles priekšrocība ir tāda, ka nav zināma sajaukšana starp atmiņas kopas lielumu un savstarpēji saistītu attēlojumu atšķirtspēju: vārdu vai attēlu atšķirību pa pāriem, kas nejauši atlasīti no kopas, nedrīkst ietekmēt tas, kā atmiņas komplektā ir iekļauti daudzi vārdi vai attēli. Iepriekšējais darbs, kurā tika izmantota līdzīga zondēšanas-atgādināšanas paradigma īsu vārdu pāru sarakstu atmiņas izpētei (Murdock Jr., 1963), ir parādījis, ka pareizā pāra atsaukšanas varbūtība samazinās, palielinoties iestatītajam izmēram. Tāpēc šis uzdevums ir piemērots, lai sīkāk izpētītu vienuma un saistošās atmiņas ieguldījumu komplekta lieluma efektā. Saskaņā ar saistīšanas hipotēzi, traucējumi starp saitēm selektīvi rada jaudas ierobežojumu spējai tos uzturēt. Tāpēc mums joprojām ir jārēķinās, ka kopas lieluma palielināšana ievērojami pasliktina cilvēku spēju atcerēties, kurš vārds tika apvienots ar kuru attēlu. Tajā pašā laikā komplekta lieluma palielināšanai nevajadzētu ietekmēt cilvēku spēju atcerēties atsevišķus vienumus (ti, atcerēties, kādus vārdus vai attēlus viņi ir redzējuši pašreizējā izmēģinājumā) vai tas ir daudz labvēlīgāks. Vienuma atmiņas prognoze nav tāda, ka vispār nav iestatīta izmēra efekta, jo, ja vienumu atmiņu neierobežo WM ietilpība, to joprojām ierobežo faktori, kas ierobežo piekļuvi epizodiskajam LTM.1 Tomēr mēs sagaidām, ka kopas lieluma efekts nerādīt jaudas ierobežojuma parakstu, kā tas bieži tiek novērots WM testos: stabila veiktspēja augstā līmenī iestatītajiem izmēriem kapacitātes robežās, kam seko straujš samazinājums, tiklīdz iestatītais lielums pārsniedz jaudu.

1. attēls. Reprezentatīvi atklājumi, kas parāda kopas lieluma ietekmi uz precizitāti (ņemts no Oberauer et al., 2018). (A) Sērijas atsaukšana vienkāršos un sarežģītos span testos ar verbāliem materiāliem (Unsworth & Engle, 2006). (B) Skriešanas atmiņas apjoms (Bunting, Cowan un Scott Saults, 2006). (C) Preču atpazīšana (McElree & Dosher, 1989). (D) Standarta N-back (Jonides et al., 1997) un N-back versija, kurā nākamie stimuli tiek parādīti pāri N kolonnām tā, ka katrs stimuls parādās tajā pašā kolonnā ar vienu N soļu atpakaļ (Verhaeghen) & Basak, 2005). (E) WM atjaunināšana ar cipariem un aritmētiskām operācijām (Oberauer & Kliegl, 2001). (F) Izmaiņu noteikšana ar krāsainu kvadrātu masīviem (Adam, Mance, Fukuda un Vogel, 2015).

1.2. Šis pētījums

Šī pētījuma pirmais mērķis bija nodrošināt jaunu WM kapacitātes saistīšanās hipotēzes pārbaudi. Mēs to panācām ar 1. eksperimentu, taču šis eksperiments arī atklāja spēcīgu mājienu, ka epizodiskais LTM ir būtiski veicinājis mūsu saistīšanas atmiņas pārbaudi, īpaši lielākiem kopu izmēriem. Tāpēc mūsu otrais mērķis bija izpētīt šo ieguldījumu un izolēt to no WM ieguldījuma saistošajā atmiņā. Mēs to izdarījām, ieviešot manipulācijas, kas, domājams, īpaši traucē WM, piemēram, pirms testa ieviešot traucējošu uzdevumu (piemēram, Peterson & Peterson, 1959) vai epizodisku LTM, ieviešot proaktīvus traucējumus (Cowan, 2005). Tūlītējā 4-alternatīvu piespiedu izvēles atpazīšanas testā mēs centāmies izpētīt, pie kāda kopas lieluma katra no šīm manipulācijām ietekmē atmiņas veiktspēju.

2. 1. eksperiments

1. eksperimentā mūsu mērķis bija pārbaudīt saistošo hipotēzi, pārbaudot subjektu atmiņu dažādam vārdu un attēlu pāru skaitam. Testā atmiņu noteica attēli vai vārdi, un subjektiem bija jāizvēlas otrs pārbaudītā pāra elements no četrām atbildes iespējām. Šīs opcijas ietvēra mērķi un trīs dažādus mānekļus: (1) izmēģinājuma māneklis: stimuls, kas bija pašreizējā pāra pāra daļa, bet ne pārbaudītā pāra daļa; (2) vecs māneklis: stimuls, kas bija daļa no pāra iepriekšējā izmēģinājumā; un (3) jauns priekšmets: stimuls, kas nav izmantots nevienā izmēģinājumā. Šis tests tika izstrādāts, lai atšķirtu vienumu un saistīšanas atmiņu: lai noraidītu izmēģinājuma vilinājumu, ir nepieciešama atmiņa, lai pareizi sasaistītu attiecīgi izvēlēto attēlu (vai vārdu) un mērķa vārdu (vai attēlu). Ja subjektiem ir neskarta priekšmetu atmiņa, bet nav saistošas ​​atmiņas, viņi varētu izslēgt vecos un jaunos mānekļus, bet ar vienādu varbūtību jāizvēlas starp mērķa un izmēģinājuma mānekli. Ja viņiem nav ne iesiešanas, ne vienumu atmiņas WM, bet kaut kāds pazīstamības signāls par iepriekš prezentētajiem priekšmetiem kopumā, kas ļauj izslēgt jauno mānekli, viņi izvēlas starp mērķi, izmēģinājuma mānekli un veco mānekli. Ja viņiem vispār nav atmiņas, viņiem ir jāuzmin visas četras atbildes iespējas (līdzīgas pieejas skatiet Bartsch, Loaiza un Oberauer, 2019; Oberauer, 2019; Wilhelm et al., 2013). Ja WM ietilpību patiesi ierobežo traucējumi starp iesējumiem, bet vienumu atmiņu neietekmē WM ietilpības ierobežojums, tad cilvēkiem vajadzētu būt iespējai diezgan labi izvairīties no vienumu kļūdām (ti, izvēloties vecus vai jaunus mānekļus) neatkarīgi no iestatītā izmēra, taču viņiem vajadzētu uzrāda strauju saistīšanas kļūdu pieaugumu (ti, izvēloties izmēģinājuma mānekli), jo komplekta izmērs sasniedz un pārsniedz WM ietilpību (ti, apmēram 3–4 pārus). Tādējādi veiktspējai vajadzētu samazināties, palielinoties komplekta izmēram, un šim pieaugumam galvenokārt vajadzētu būt saistītam ar lielāku nepatiesi izvēlētu izmēģinājuma mānekļu procentuālo daudzumu testā.

Ķīniešu garšaugu cistanche

2.1. Metode

2.1.1. Dalībnieki

Mēs apkopojām datus no 20 dalībniekiem 1. eksperimentam (vidējais vecums=23,67; 15 sievietes). Mēs izvēlējāmies sākotnējo izlases lielumu N=20 šim un nākamajiem eksperimentiem, jo ​​ar to pietiek, lai noteiktu vidēju vai lielu efektu iekšējos subjektu projektos, un tāpēc, ka ir zināms, ka atmiņas kopas lieluma efekti ir lieli. Bajesa statistikas izmantošana nozīmē, ka neskaidru pierādījumu gadījumā izlases lielumu var palielināt, līdz neskaidrība ir novērsta (Rouder, 2014; Sch¨onbrodt, Wagenmakers, Zehetleitner, & Perugini, 2017); tas bija nepieciešams 2., 3., 4. un 5. eksperimentā. Šajā un turpmākajos eksperimentos piedalījās tikai tie dalībnieki, kuru dzimtā valoda ir vācu, vecumā no 18 līdz 35 gadiem un kuri ziņoja par normālu vai koriģētu uz normālu redzi. Visi bija studenti, kas uzņemti Cīrihes Universitātē vai ETH Cīrihes universitātē. Pirms pētījuma dalībnieki parakstīja informētu piekrišanu, un beigās viņi tika informēti. Šī un visu turpmāko eksperimentu eksperimentālais protokols ir saskaņā ar Cīrihes Universitātes Mākslas un sociālo zinātņu fakultātes Ētikas komitejas noteikumiem. Šis un visi turpmākie eksperimenti tika veikti personīgi laboratorijā.

2.1.2. Materiāli un procedūra

Lai izmērītu darba atmiņu saitēm un WM slodzes mainīgajiem apstākļiem, mēs secīgi uzrādījām patvaļīgus vārdu attēlu pārus iestatītajos izmēros 2, 3, 4, 6 un 8 (sk. 2. attēlu). Vārdi tika iegūti no 1198 neitrālu vārdu kopas no Berlīnes afektīvo vārdu saraksta (BAWL-R, Vo et al., 2009), ar minimālo garumu 2 un maksimālo garumu 10 burtus. Vārdu vidējais biežums uz miljonu bija 59,33. Attēli tika iegūti no 2400 reālu objektu fotogrāfijām (Bredy, Konkle, Alvarez un Oliva, 2008). Katra izmēģinājuma vārdi un attēli tika iegūti no šiem baseiniem bez aizstāšanas, lai katrs stimuls tiktu izmantots tikai vienā izmēģinājumā. Katrs pāris tika prezentēts 900 ms ar 100 ms starpstimulu intervālu. Pēc 1000 ms saglabāšanas intervāla tūlītējā atmiņa tika pārbaudīta nejaušai pusei no uzrādītajiem pāriem nejaušā secībā, izmantojot četru alternatīvu piespiedu izvēles procedūru. 3. izmēra nepāra numuru kopas izmēģinājumos tika pārbaudīts tikai viens no trim pāriem. Pusē no izmēģinājumiem subjekti tika norādīti ar pāra vārdu, un viņiem bija jāizvēlas no četriem attēliem, kas tika parādīti ap to, noklikšķinot uz opcijas, kas, viņuprāt, ir parādīta kopā ar vārdu kodēšanas laikā (vārda norādes nosacījums). Pārējā izmēģinājumu pusē subjekti tika piesaistīti attēlam, un viņiem bija jāizvēlas no 4 vārdiem (attēla norādes nosacījums). Četras iespējas vienmēr ietvēra pareizo priekšmetu, tā paša izmēģinājuma mānekli, mānekli no iepriekšējā izmēģinājuma (vecā ielaušanās māneklis; izvēlēts no jebkura nejauši izvēlēta iepriekšēja izmēģinājuma) un jaunu priekšmetu (jauns māneklis). Arī šis tests tika izstrādāts, lai atšķirtu vienumu un saistīšanas atmiņu: lai noraidītu izmēģinājuma vilinājumu, ir nepieciešama atmiņa, lai pareizi sasaistītu attiecīgi norādīto attēlu (vai vārdu) un mērķa vārdu (vai attēlu). Ja subjektiem nav neskartas saistīšanās atmiņas, viņi ar vienādu varbūtību izvēlētos starp mērķa un izmēģinājuma mānekli. Līdzīgi, lai noraidītu vecā izmēģinājuma mānekli, ir nepieciešama pareizā pašreizējā izmēģinājuma vienumu atmiņa. Tikai tad, ja subjektiem vispār nav atmiņas, viņi ar vienādu varbūtību uzminētu visas četras iespējas. Izmēģinājuma māneklis vienmēr tika iegūts no pāra, kas tika parādīts tieši pirms vai pēc mērķa pāra, lai kontrolētu pieaugošās konteksta izmaiņas pāriem izmēģinājuma laikā ar lielākiem iestatītajiem izmēriem. Iemesls, kāpēc tika pārbaudīta tikai puse no iesniegtajiem pāriem, bija tas, ka mēs vēlējāmies izvairīties no jebkādas atbildes iespējas atkārtošanas testos, lai samazinātu atkarību starp atbildēm tajā pašā izmēģinājumā. Tāpēc sametriālie mānekļi tika izvilkti no nepārbaudītajiem pāriem. Vienu stundu ilgas eksperiments ietvēra 80 izmēģinājumus ar 8 izmēģinājumiem katrā norādes nosacījuma (vārda pret attēlu) un kopas lieluma (2, 3, 4, 6 un 8) kombinācijai.

2.1.3. Datu analīze

Mēs analizējām 1. eksperimenta datus, izmantojot Beijesa hierarhisko loģistikas regresiju, kas paredz pareizas vai nepareizas atbildes 4-AFC testā pēc atmiņas kopas lieluma. Pareizās atbildes tika definētas kā mērķa vienības izvēle no alternatīvām (ti, izmēģinājuma māneklis, vecs māneklis, jauns māneklis). Mēs iekļāvām blakusdalībnieka nejaušu pārtveršanu un nejaušu slīpumu fiksētajam efektam (ti, iestatītajam izmēram). Fiksētais efekts tika iestatīts pēc lieluma un tika iekļauts modelī kā nepārtraukts prognozētājs. Gadījumā, ja atradām kādu iestatītā izmēra efektu, mēs pārbaudījām, vai to izraisīja samazināta saišu atmiņa, kas izpaustos kā lielāka iespēja izvēlēties vienu un to pašu izmēģinājuma mānekli pāri visām pārējām opcijām. Mēs to ieviesām Bajesa hierarhiskā loģistikas regresijā, paredzot kļūdu iespējamību 4-AFC testā atsevišķi katram kļūdas veidam (tāda paša izmēģinājuma ielaušanās, vecais ielaušanās vilinājums un jauns vilinājums) pēc atmiņas kopas lieluma. Jāņem vērā, ka četri atkarīgie mainīgie nav neatkarīgi, jo atbilžu skaits katrai no 4 kategorijām (pareiza, viena izmēģinājuma ielaušanās, vecais ielaušanās vilinājums un jauns vilinājums) ir viens. Tāpēc viena no šīm analīzēm ir lieka. Tomēr mēs ziņojam par visiem četriem, lai visredzamākajā veidā sniegtu pierādījumus par kopas lieluma ietekmi uz katru atbilžu kategoriju. Modelis tika ieviests R pakotnē brms (Bürkner, 2017, 2018). Regresijas koeficientiem tika doti Koši priori ar skalu 0,353. Šīs skalas tika izvēlētas, jo šīs prioritātes nesen tika ierosinātas kā noklusējuma prioritātes modeļu salīdzināšanai ar loģistikas modeļiem (Oberauer, 2019). Korelācijas matricām izmantojām pilnīgi neinformatīvus priorus, tā sauktos LKJ priorus ar formas parametru 1. Mēs aprēķinājām Bayes. Faktori, lai novērtētu pierādījumu stiprumu katra prognozētāja ietekmei, salīdzinot modeli, kurā ir šis prognozētājs, ar modeli, kas to izslēdz. Tāpat mēs pārbaudījām pierādījumus, tostarp mijiedarbības terminu kā nejaušu efektu (ja attiecināms), un saglabājām to turpmākiem modeļu salīdzinājumiem, ja tam bija pierādījumi. Modeļi, kas izslēdza galveno efektu, izslēdza tikai tā fiksēto efektu, bet saglabāja nejaušo efektu. Modeļu salīdzināšanai mēs izmantojām Bayes koeficientu, kas aprēķināts, izmantojot tilta paraugu ņemšanas ierīci (Gronau, Singmann un Wagenmakers, 2017), kas iekļauta ieroču komplektā. BF10, kas lielāks par 1, liecina par efektu; BF10, kas ir zemāks par 1, sniedz pierādījumus pret efektu un līdz ar to pierādījumus nulles hipotēzei. Nulles hipotēzes pierādījumu stiprums ir BF01=1/BF10. BF10 no 10 norāda, ka saskaņā ar alternatīvo hipotēzi dati ir 10 reizes biežāki nekā ar nulles hipotēzi. Parasti tiek uzskatīts, ka BF > 3 sniedz būtisku pierādījumu vienai hipotēzei salīdzinājumā ar otru. Mēs izmantojām MCMC algoritmu (ieviests Stan; Carpenter et al., 2017), kas novērtēja posteriorus, atlasot parametru vērtības, kas ir proporcionālas pirms un varbūtības reizinājumam. Šie paraugi tiek ģenerēti, izmantojot 4 neatkarīgas Markova ķēdes ar 1000 iesildīšanas paraugu katrā, kam seko 50 000 paraugu, kas ņemti no aizmugures sadalījuma, kas tika saglabāti analīzei. Pēc Gelman et al. (2013), mēs apstiprinājām, ka 4 ķēdes saplūda vienā un tajā pašā aizmugurējā sadalījumā, pārbaudot, vai ̂R statistika, kas atspoguļo ķēdes dispersijas attiecību pret ķēdes iekšējo dispersiju, bija<1.02 for all parameters, and we visually inspected the chains for convergence. Further, we calculated the common estimate of the capacity of WM across our variation of set size and additional manipulations in each experiment. Based on the assumptions of discrete memory states, this estimate K is derived from the number of items remembered (Adam, Vogel, & Awh, 2017; Cowan, 2001; Zhang & Luck, 2008). For n-alternative forced choice tests of a single item, this estimate is obtained with K for the number of remembered items; N for the memory set size, P (correct) for the proportion of correct responses, and g for the chance of guessing the correct response. The chance of guessing depends on assumptions about the capacity limit and on whether the difficulty of the lures affects the probability of choosing them. If the capacity limit is a limit on all information remembered about an item, then we distinguish a state of remembering the tested item (leading to a correct response) from a state of no information about the item, in which case the person guesses with equal probability from the entire response set: Here the chance of guessing is determined by the number of response alternatives, resulting in g = 1/4. If we assume that WM capacity places a limit on binding memory but not item memory, then we can distinguish a state of remembering the item-position binding (leading to a correct response) from a state of not remembering the binding, but still having item memory available to restrict the response set to the candidates from the current list. On this assumption, guessing chooses each candidate from the current list with equal chance, leading to guessing being set to ½. Here we report K estimates based on g = ¼. because it reflects the most common assumption about capacity limits; K estimates based on g = ½ can be found in the Supplementary Material. Finally, we also computed the input-output distance of the pairs as a predictor of the probability of choosing the correct response. The input-output distance represents the number of intervening events – encoding or testing of other pairs – between the encoding of a given pair and the test of that pair. For example, if a pair in the set-size 8 condition is presented in the serial position 6, and tested first, the input-output distance would be 2. If the same pair would be tested 4th, the input-output distance would be 5. This analysis was exploratory, as we had no predictions for it, but it turned out to be informative about the division of labor between WM and episodic LTM. The data and the analysis scripts can be accessed in the Open Science Framework (https://osf.io/ymgkq).

2. att.. 1. eksperimenta paradigmas ilustrācija. Subjektiem secīgi tika parādīts vārdu-attēlu pāru saraksts dažādos kopu izmēros. Tūlītēja atmiņa tika pārbaudīta pusei pāru nejaušā secībā, izmantojot attēlu vai vārdu. Subjektiem bija jāizvēlas starp četrām atbildes iespējām, kas ietvēra pareizo priekšmetu, tā paša izmēģinājuma mānekli, veco izmēģinājuma mānekli un jaunu priekšmetu.

2.2. Rezultāti

3. attēlā parādīta vidējā varbūtība izvēlēties katru no četrām atbildes opcijām noteiktos izmēros. Ieinteresētais lasītājs var arī atrast pareizo atbilžu vidējo proporciju, kas sadalīta pēc norādes veida, sērijas pozīcijas, kā arī izvades pozīcijas papildinājumā (S2A att., S 3A att., S 4A att.). 2. tabulā ir norādītas hierarhiskās loģistikas regresijas modeļu formulas, klašu iekšējās korelācijas, kā arī novērojumu skaits.

2.2.1. Precizitāte

Mūsu pirmais jautājums bija par to, vai atmiņas slodze (ti, iestatītais lielums) ietekmēja iespējamību izvēlēties pareizo opciju. Bajesa hierarhiskā loģistiskā regresija atklāja kopas lieluma (BF10=5.2 × 1010) galveno efektu, salīdzinot ar modeli, kas izslēdza tā fiksēto efektu. Tomēr, kā parādīts 2. attēlā, vidējā varbūtība izvēlēties pareizo priekšmetu tikai samazinājās no 2. uz 4. komplekta izmēriem, un veiktspēja izlīdzinājās starp komplekta izmēriem no 4 līdz 8. Lai novērtētu pierādījumus šim komplekta palēninājumam, izmēra efektu, mēs kontrastējām modeļus ar dažādiem komplekta lieluma kodiem. Mēs aizstājām lineāri krītošo kopas lieluma prognozētāju ar alternatīviem prognozētājiem, kuros kopas lieluma kodēšana atspoguļoja dažādos iespējamos plato (1. tabula). Vislabāk datus raksturoja modelis, kas paredzēja pareizo atbildes varbūtību ar iestatīto lieluma izlīdzināšanu vērtībās 4 un augstāk; salīdzinot ar modeli, kurā tika pieņemts lineārs kritums visos iestatītajos izmēros, tam tika dota priekšroka ar BF10 8,12 × 104 (skatīt 1. tabulu), lai salīdzinātu lineārā krituma modeli ar visiem iespējamajiem plato.

2.2.2. Kļūdu veidi

Mūsu otrais jautājums bija par to, vai šo iestatītā lieluma efektu noteica saišu atmiņas samazināšanās, kas izpaudīsies kā iespēja izvēlēties vienu un to pašu izmēģinājuma mānekli pāri visām atlikušajām iespējām. Tāpēc mēs izmantojām Beijesa hierarhisko loģistisko regresiju, kas paredz kļūdu iespējamību 4-AFC testā katram kļūdas veidam (tāda paša izmēģinājuma ielaušanās, vecais ielaušanās vilinājums un jaunais vilinājums) pēc atmiņas kopas lieluma. Mēs noskaidrojām, ka iestatītā izmēra efektu pilnībā noteica viena izmēģinājuma mānekļa izvēle (BF10=9.18 × 1010), jo bija pierādījumi pret iestatītā izmēra efektu abiem citiem kļūdu veidiem, izvēloties vecos izmēģinājuma ielaušanās veidus. (BF10=12.37), kā arī jaunas preces (BF01=8.97).

2.2.3. Ieejas-izejas attālums

Visbeidzot, mēs pārbaudījām ievades-izejas attāluma ietekmi uz pareizās atbildes izvēles varbūtību. Kā parādīts 4. attēlā, atcerieties

1. tabula Bajesa hierarhiskās loģistiskās regresijas rezultāti, kas paredz pareizo atbilžu skaitu 1. eksperimentā.

Piezīme: visos modeļos ir iekļauts dalībnieks kā nejaušs efekts. Katra kopas lieluma prognozētāja (1–4) testiem pirmajā rindā ir parādīts katra modeļa Beijesa koeficients (BF) (parādīts dažādās kolonnās) lineārajā modelī [1]. Otrajā rindā ir parādīts modeļa BF, izmantojot attiecīgo ierobežoto prognozētāju, salīdzinot ar labāko modeli. Treknrakstā drukātais modelis ir labākais modelis salīdzinājumā ar Null modeli.

3. att. Tūlītēja atmiņas veiktspēja 1. eksperimentā. Panelis A parāda iespējamību izvēlēties pareizo vienumu noteiktos izmēros. Paneļi B, C un D parāda varbūtību, ka tiks izvēlēts attiecīgi izmēģinājuma māneklis, vecais māneklis un jaunais māneklis. Kļūdu joslas atspoguļo subjekta 95 procentu ticamības intervālu.

2.3. Diskusija

1. eksperimenta mērķis bija pārbaudīt saistīšanas hipotēzi attiecībā uz saitēm starp priekšmetiem. Rezultāti apstiprina saistīšanas hipotēzi, jo iestatītā izmēra efektu noteica tikai samazināta saišu atmiņa, kas izpaudās kā iespēja izvēlēties vienu un to pašu izmēģinājuma mānekli, nevis visas atlikušās iespējas. Negaidīti atmiņas slodzes kaitīgā ietekme uz WM palēninājās pēc 4 pāriem, un dalībnieki salīdzināmi veica tūlītējās atmiņas uzdevumu 4., 6. un 8. izmērā. Tas bija pārsteidzoši, jo iepriekšējie pētījumi ir konsekventi parādījuši, ka dažādās WM paradigmās, vienumu konteksta iesējumu precizitāte nepārtraukti samazinās — bieži vien paātrinātā veidā —, palielinoties komplekta izmēriem (pārskatam: Oberauer et al., 2018: etalons 1.1 un 1. att.). Iestatītā lieluma palēninošais efekts nav tas, ko mums vajadzētu sagaidīt no atmiņas ar ierobežotu ietilpību, jo tas nozīmē, ka, parādot vairāk informācijas, atmiņā tiek saglabāts vairāk informācijas. Lai ilustrētu, 5. att. parāda K vērtības, kas atspoguļo pāru skaitu, kas atceras noteiktos izmēros, norādot, ka jaudas aprēķini nepārtraukti pieauga līdz ar iestatīto izmēru (sk. Papildu S 1. att. K aplēsēm, kuru pamatā ir 50 procentu uzminēšanas varbūtība). Viens no iespējamiem skaidrojumiem kopas lieluma samazināšanas efektam ir tas, ka dalībnieki vismaz daļēji paļaujas uz savu epizodisko LTM, lai saglabātu vārdu un attēlu saistījumus, un LTM ietekme palielinās, palielinoties kopas izmēram tā, ka veiktspēja komplektā izlīdzinās. izmērs no 4 līdz 8 ar tādu precizitātes līmeni, ko var nodrošināt, izmantojot tikai LTM. Tāpēc mēs izvirzām hipotēzi, ka pie lielākiem iestatītajiem izmēriem epizodiskais LTM ievērojami veicina mūsu WM uzdevuma veiktspēju – jo īpaši tas veicina ne tikai vienumu atmiņu, bet arī saistīšanas atmiņu. Lai pārbaudītu šo hipotēzi, 2. un 3. eksperimentā mēs manipulējām ar lietderību paļauties uz epizodiskiem LTM attēlojumiem, izraisot proaktīvus traucējumus vienā no nosacījumiem. Ja epizodiskais LTM īpaši veicina veiktspēju pie lielākiem kopu izmēriem, proaktīvo traucējumu (PI) efektam vajadzētu būt tikai lielākam kopas izmēram. Turpretim pie mazākiem kopu izmēriem, kur veiktspēja ir atkarīga no WM attēlojumiem, PI nevajadzētu būt nekādai ietekmei, jo WM aizsargā savu saturu pret PI (Cowan, 2005; Cowan, Johnson, & Scott Saults, 2005; Halford, Maybery un Bain , 1988; Oberauer, Awh un Sutterer, 2017; Wickens, Born un Allen, 1963; Wickens, Moody un Dow, 1981). 4. un 5. eksperimentā mēs pārbaudījām pretējo hipotēzi, ka izkliedētāja uzdevums saglabāšanas intervāla laikā, kam vajadzētu selektīvi pasliktināt WM, ietekmē veiktspēju tikai īsos iestatītajos izmēros. Vēl viens atklājums bija salīdzinoši augstā veiktspēja īsos ievades-izejas attālumos. Šis novērojums ir saderīgs ar mūsu pieņēmumu, ka WM ietilpību ierobežo traucējumi starp saitēm, ja izdarām vēl vienu pieņēmumu: ar lielākiem kopas izmēriem pēdējie uzrādītie pāri ir tie, kas galvenokārt tiek uzturēti WM. Tam varētu būt divi iemesli. Viens no tiem ir tas, ka WM traucējumi galvenokārt ir ar atpakaļejošu spēku, tāpēc iepriekš parādītie pāri ir visvairāk bojāti ar traucējumiem. Alternatīvi, agrāk parādītie pāri tiek apzināti piesaistīti epizodiskajam LTM, jo tiem ir visilgākais laiks, lai tie nostiprinātos epizodiskajā atmiņā. Saskaņā ar šiem pieņēmumiem pēdējie prezentētie pāri ir vispieejamākie WM, it īpaši, ja tie tiek pārbaudīti izvades secības sākumā. Vēlākos testos tie arvien vairāk tiek bojāti iepriekšējo testu izejas traucējumu dēļ, ko izraisa citu pāru izgūšana no epizodiskās atmiņas uz WM. Pārbaudot hipotēzi, ka epizodiskais LTM īpaši veicina veiktspēju pie lielākiem kopu izmēriem turpmākajos eksperimentos, mēs arī izpētīsim, vai veiktspēja pāriem ar īsu ievades un izvades attālumu ir selektīvi aizsargāta pret PI un ir selektīvi neaizsargāta pret sekundāro uzdevumu. traucējumus, arī pie lielākiem komplekta izmēriem.

4. att. Pareizās atbildes izvēles iespējamība ievades-izejas attālumā un iestatītie izmēri 1. eksperimentā. Kļūdu joslas parāda ticamības intervālus starp subjektiem.

3. 2. un 3. eksperiments

2. un 3. eksperimentā mūsu mērķis bija izpētīt epizodiskā LTM ieguldījumu mūsu WM saistīšanas uzdevumā dažādos iestatītajos izmēros. Mēs pārbaudījām hipotēzi, ka LTM spēcīgāk veicina veiktspēju lielākos komplektos. 1. eksperimentā mēs izmantojām izmēģinājuma unikālus stimulus, tas ir, katrs vārds un katrs attēls tika parādīts tikai vienu reizi visos izmēģinājumos. 2. un 3. eksperimentā mēs izraisījām proaktīvus traucējumus, atkārtojot vienus un tos pašus vārdus un attēlus no slēgta vienumu kopuma, tomēr jaunās kombinācijās, un salīdzinājām šo stāvokli ar stāvokli ar izmēģinājumā unikāliem stimuliem. Turklāt mēs pētījām kopas izmērus lielākā diapazonā (1, 2, 3, 6, 8 un 30 pāri 2. eksperimentā; 2, 3, 8 un 16 pāri 3. eksperimentā). Ja 1. eksperimentā novērotais palēninājuma kopas lieluma efekts atspoguļo veiktspējas asimptotu, ko nosaka epizodiskais LTM, tad tam vajadzētu paplašināties līdz pat lielākiem kopas izmēriem. Tādā gadījumā atmiņai 16 vai 30 pāriem jābūt tādā pašā līmenī kā atmiņai 6 vai 8 pāriem.

3.1. Metode

3.1.1. Dalībnieki

Mēs apkopojām datus par 30 dalībniekiem 2. eksperimentā (vidējais vecums=23,21; 22 sievietes) un datus par 40 dalībniekiem 3. eksperimentā (vidējais vecums=23,0; 29 sievietes). ).

3.1.2. Materiāli un procedūra

Mēs pārbaudām atmiņu saistīšanai 2. eksperimentā ar iestatīto izmēru 2, 3, 6, 8 un komplekta izmēru 30, kā arī 3. eksperimentā ar 2., 3., 8. izmēru un 16. iestatījuma lielumu apstākļos ar un bez proaktīviem traucējumiem (PI). ). 2. eksperiments ietvēra divas sesijas a 1-h, kas ietvēra 120 pārbaudījumus, ar 20 izmēģinājumiem katram nosacījumam katram mazam kopas izmēram (2,3,6,8) un pieci izmēģinājumi komplekta izmēram 30. Nosacījumi (PI pret. bez PI) dažādās sesijās mainījās. Sesiju secība bija līdzsvarota starp dalībniekiem. PI sesijā stimuli tika iegūti no divpadsmit vārdu un divpadsmit attēlu kopām maziem kopu izmēriem (2, 3, 6, 8) un no 45 vārdu un 45 attēlu kopām 30. izmēram. Šie 45 stimuli ietvēra divpadsmit no slēgtā mazo komplekta izmēru komplekta. Sesijā bez PI stimuli atkal tika iegūti bez aizstāšanas no lielajām 1. eksperimenta kopām. Neatkarīgi no šīm izmaiņām paradigma sekoja 1. eksperimenta paradigmai. 3. eksperiments bija arī divu sesiju `a 1- h eksperiments, kas ietver 208 izmēģinājumus, ar 13 izmēģinājumiem katrā stāvoklī katram komplekta izmēram. Nosacījumi (PI pretstatā bez PI) dažādās sesijās bija dažādi, un norāde (vārds pret attēlu) dalībniekos bija nemainīga (puse dalībnieku vienmēr tika norādīti ar vārdiem, bet otra puse ar attēliem).2 PI sesijas stimuli tika iegūti no 24 vārdu un 24 attēlu kopām.3 Bez šīm izmaiņām paradigma sekoja 2. eksperimenta paradigmai.

3.1.3. Datu analīze

Mēs analizējām 2. un 3. eksperimentu, izmantojot Beijesa hierarhisko loģistisko regresiju, kas paredz pareizas vai nepareizas atbildes 4-AFC testā pēc iestatītā lieluma un proaktīvas iejaukšanās. Atkal pareizas atbildes tika definētas kā mērķa vienuma izvēle no alternatīvām (ti, sarakstā iekļauta ielaušanās, vecā ielaušanās, jauna). Fiksētie efekti bija proaktīvi traucējumi un kopas lielums, un pēdējais tika iekļauts modelī kā nepārtraukts prognozētājs, palielinoties maziem kopas izmēriem un palēninot, ja iestatītais lielums ir 4 un lielāks (ti, 6, 8 un 30 Exp2, 8 un 8. 16 3. eksperimentam), kā noteikts 1. eksperimentā (ti, III kods 1. tabulā). Modelis ietvēra nejaušu pārtveršanu, nejaušas iestatīta izmēra slīpumus un proaktīvus traucējumus.

3.2. Rezultāti

6. un 7. attēlā parādīta vidējā varbūtība izvēlēties katru no četrām atbildes opcijām kā iestatītā lieluma un proaktīvo traucējumu stāvokļa funkciju attiecīgi 2. un 3. eksperimentam. Ieinteresētais lasītājs var atrast arī vidējo pareizo atbilžu proporciju, kas sadalīta pēc norādes veida, sērijas pozīcijas, kā arī izvades pozīcijas (att. S2B un C, att. S 3B un C, att. S, 4B un C) . 2. tabulā ir norādītas hierarhiskās loģistikas regresijas modeļu formulas, klašu iekšējās korelācijas, kā arī novērojumu skaits.

5. att.. Kapacitātes aprēķini (A) 1. eksperimenta, (B) 2. eksperimenta, (C) 3. eksperimenta, (D) 4. eksperimenta un (E) 5. eksperimenta iestatītajiem izmēriem un nosacījumiem.

3.2.1. Precizitāte

Mūsu pirmais jautājums bija par to, vai proaktīvi traucējumi ietekmēja iestatītā lieluma ietekmi uz pareizās opcijas izvēles iespējamību, ierobežojot analīzi līdz 1. eksperimenta komplekta lieluma diapazonam (ti, no 2 līdz 8). Bajesa hierarhiskā loģistiskā regresija atklāja būtiskus pierādījumus par mijiedarbības efektu gan 2., gan 3. eksperimentā (attiecīgi BF10=7.81 un BF10=10.19), kā arī pārliecinošus pierādījumus par mijiedarbības ietekmi. iestatīto izmēru (BF10=1.19 × 1012 un BF10=2.25 × 1020) un proaktīvus traucējumus (BF10=16.10 un BF10=406.78) abos gadījumos eksperimentiem. Bija lielāka iespēja izvēlēties pareizo vienumu ar mazāku izmēru, salīdzinot ar lielākiem komplekta izmēriem un bez PI nekā ar PI. 2. eksperimenta datu turpmākās analīzes atklāja, ka proaktīvi traucējumi tikai (negatīvi) ietekmēja iespējamību izvēlēties pareizo opciju 6. un 8. izmēram (attiecīgi BF10=5890 un BF10=17.37). ), taču tai nebija kaitīgas ietekmes 2., 3. un 4. izmērā (attiecīgi BF01=5.46, BF01=9.25 un BF01=13.27). Līdzvērtīgi 3. eksperimenta turpmākās analīzes atklāja, ka proaktīvi traucējumi tikai (negatīvi) ietekmēja iespējamību izvēlēties pareizo opciju 8. izmēram (BF10=20.14), bet tai nebija kaitīgas ietekmes 2. izmēra komplektā (BF). 01=13.44) un 3 (BF01=20.61).

6. attēls. Tūlītēja atmiņas veiktspēja 2. eksperimentā. Panelis A parāda pareizo vienumu izvēles iespējamību iestatītajos izmēros un apstākļos ar proaktīviem traucējumiem, ko nodrošina neliels 12 vienumu kopums [PI (12)] un bez (noPI) ). 30. kopas izmēram proaktīvu traucējumu stāvoklī tiek parādīta arī stimulu veiktspēja no papildu 33 vienumu kopas [PI(33)]. Paneļi B, C un D parāda varbūtību, ka tiks izvēlēts attiecīgi izmēģinājuma māneklis, vecais māneklis un jaunais māneklis. Kļūdu joslas atspoguļo subjekta 95 procentu ticamības intervālu.

3.2.2. Kļūdu veidi

Mūsu otrais jautājums bija par to, vai iestatītā izmēra efektu noteica kļūdaini izvēlēta viena izmēģinājuma māneklīte, kas īpaši atspoguļoja saistīšanas atmiņu, un kā šo efektu ietekmē proaktīvi traucējumi. Tāpēc mēs izmantojām Beijesa hierarhisko loģistisko regresiju, kas paredz kļūdu iespējamību 4-AFC testā atsevišķi katram kļūdas veidam (tā paša izmēģinājuma māneklis, vecais māneklis un jauns) pēc iestatītā lieluma un proaktīvo traucējumu stāvokļa. . Iespēja izvēlēties vienu izmēģinājuma mānekli palielinājās līdz ar iestatīto izmēru gan 2., gan 3. eksperimentā (BF10=6.96 x 107 un BF10=5.06 × 1014), un vai nu nebija pierādījumu mijiedarbība ar PI (2. eksp.: BF10=0.67) vai pierādījumi pret to (3. eksp.: BF10=0.13). 2. eksperimentā tika iegūti pierādījumi pret PI galveno ietekmi (BF01=76.92), savukārt 3. eksperimentā, kur dalībniekos norāde bija nemainīga, bija pierādījumi par PI galveno ietekmi uz iespējamība izvēlēties vienu un to pašu izmēģinājuma mānekli (BF10=24.39). Attiecībā uz varbūtību izvēlēties vecu ielaušanās mānekli tika iegūti pierādījumi par abiem galvenajiem efektiem abos eksperimentos (komplekta lielums: 2. eksp.: BF10=2.34 × 106; 3. eksp.: BF10=1.11) × 109 un PI: 2. eksp.: BF10=45.96; un 3. eksp.: BF10=5.54 × 105). Pierādījumi par mijiedarbību bija neviennozīmīgi 2. eksp. (BF10=0.88), taču ticami 3. eksp. (BF10=4.66). Sekojošās analīzes atklāja, ka proaktīvi traucējumi palielināja varbūtību izvēlēties veco izmēģinājuma mānekli 8. izmēram (BF10=5.41 × 106 ), taču tiem nebija nekādas ietekmes 2. izmērā un 3. izmērā (BF{{). 53}}.79 un BF01=5.73, attiecīgi). Jauna priekšmeta izvēles varbūtības analīze parādīja, ka subjekti biežāk izvēlējās jaunus priekšmetus, ja nebija PI (galvenais efekts BF10=48.19, BF10=2.44 × 10100). Nebija pierādījumu par komplekta lieluma ietekmi Exp. 2 (galvenais efekts BF10=0.73), tomēr ticami pierādījumi Exp. 3 (BF10=7,12 × 1012).

3.2.3. Ļoti lieli komplekti

Treškārt, mēs interesējāmies par to, kā iestatītā lieluma efekts atmiņā saistījumiem izpaužas pie atmiņas slodzes, kas pārsniedz WM ietilpību, proti, pie iestatītā izmēra 30 (2. eksp.) un 16 (3. eksp.), un kā to ietekmē proaktīvi traucējumi. modelis. Tāpēc mēs izmantojām Beijesa hierarhisko loģistisko regresiju, kas paredz pareizu atbilžu iespējamību 6. un 8. izmēram salīdzinājumā ar 30. izmēru (2. eksp.) un 8. izmēram, salīdzinot ar 16. izmēru (3. eksp.). 2. eksperiments. Mēs apkopojām 6. un 8. kopas lieluma datus, jo mūsu iepriekšējā analīze atklāja pierādījumus pret šo divu kopu lielumu veiktspējas atšķirībām (BF01=9.18). Tūlītēja atmiņas veiktspēja neatšķīrās starp iestatītajiem izmēriem 6, 8 (kopā) un 30 (B01=132.95). Pārsteidzoši, bija pierādījumi pret PI ietekmi komplekta izmēram 30 (BF01=9711). Viens no iemesliem bija lielākais kopums, ko izmantoja šim kopas izmēram: no 45 stimuliem, no kuriem tika ņemti 30 kopas lieluma izmēģinājumi, 33 tika izmantoti tikai 30. grupas izmēģinājumiem, un tāpēc tie radās tikai reti, pat PI stāvoklī, tāpēc ka kopējais PI līmenis šim iestatītajam izmēram bija salīdzinoši labvēlīgs. Tāpēc mēs veicām analīzi, salīdzinot veiktspēju, kas tika ierobežota ar divpadsmit stimuliem, kas arī bija iekļauti slēgtajā mazo izmēru kopu kopā, ar veiktspēju atklātā baseinā 30. izmērā, un atradām pierādījumus pret atšķirību (BF{{30} }.08). 3. eksperiments. Analīze atklāja, ka tūlītējās atmiņas veiktspēja neatšķīrās starp iestatītajiem izmēriem 8 un 16 (B01=2.69). Bija pierādījumi par PI galveno ietekmi (BF10=1026.91), bet pierādījumi pret mijiedarbību (BF01=40.38). Turklāt mēs novērtējām WM jaudas aprēķinus, pamatojoties uz to vienumu skaitu, kas atcerēti noteiktos izmēros (att. 5 B un C un papildu att. S 1 B un C). Tie krasi pārsniedza parastos WM jaudas aprēķinus — aptuveni 4 vienumi, sasniedzot aptuveni 16 lielākajā iestatītajā izmērā. Proaktīvi traucējumi ietekmēja K aprēķinus tikai lielākiem kopu izmēriem, bet ne 2. un 3. izmēriem.

7. attēls. Tūlītēja atmiņas veiktspēja 3. eksperimentā. Panelis A parāda iespējamību izvēlēties pareizo vienumu noteiktos izmēros un apstākļos ar proaktīviem traucējumiem, ko realizē neliels vienumu kopums (PI) un bez (noPI). Paneļi B, C un D parāda varbūtību, ka tiks izvēlēts attiecīgi izmēģinājuma māneklis, vecais māneklis un jaunais māneklis. Kļūdu joslas norāda subjekta ticamības intervālu.

2. tabula Sīkāka informācija par 1.–5. eksperimenta hierarhiskās loģistikas regresijas modeļiem.

3.2.4. Ieejas-izejas attālums

Visbeidzot, mēs analizējām proaktīvu traucējumu ietekmi uz pareizās atbildes atlasi pāru ievades-izejas attālumā, kas norādīti iestatītajā izmērā 6 un 8 (2. eksp.) un 8. un 16. paredze (3. eksp.) — kas kopumā bija ticami. PI ietekme. Kā redzams 8. un 9. attēlā, proaktīvi traucējumi neietekmēja iespējamību izvēlēties pareizo reakciju ievades-izejas attālumiem 1 un 2 pie šiem iestatītajiem izmēriem (skatīt BF 3. tabulu).

8. att. Pareizā elementa izvēles iespējamība 3. eksperimentā apstākļos ar proaktīviem traucējumiem un bez tiem, ieejas-izejas attālumos un iestatītajos izmēros. Kļūdu joslas attēlo ticamības intervālu starp subjektiem.

3.3. Diskusija

2. un 3. eksperimenta rezultāti sniedz pierādījumus par lielāku epizodiskā LTM iesaistīšanos lielākiem kopas izmēriem, kas izskaidro samazināto kopas lieluma efektu, ja šajos eksperimentos un 1. eksperimentā ir lielākas kopas. Konkrēti, proaktīvi traucējumi tikai negatīvi ietekmēja veiktspēju komplektā. 6, 8 un 16 izmēri, bet ne mazākos komplektos. Šis efekts galvenokārt izpaudās kā kļūdainas mānekļu atlases pieaugums no iepriekšējiem izmēģinājumiem, kā tas ir sagaidāms no proaktīvas iejaukšanās starp izmēģinājumiem: Proaktīva iejaukšanās rodas no grūtībām atšķirt attiecīgo pašreizējo izmēģinājumu un vairs neatbilstošo informāciju no iepriekšējiem izmēģinājumiem (Gardiner, Craik un Birtwistle, 1972). Apstākļos bez proaktīvas iejaukšanās kopas lieluma efekts mainījās pie lielākiem kopas izmēriem (no 4 līdz 30), atkārtojot 1. eksperimentu. Šis plato, iespējams, atspoguļo veiktspējas līmeni, ko var sasniegt, paļaujoties tikai uz epizodisku LTM. Kopumā 2. un 3. eksperimenta rezultāti apstiprina domu, ka iestatītā lieluma ietekme uz atmiņu saistīšanas platoēm, jo ​​ir iesaistīts epizodisks LTM lielākiem kopu izmēriem. Turklāt īpašajā gadījumā, kad vispirms tiek izgūti pēdējie prezentētie viens vai divi pāri, dalībnieki uzrādīja ļoti labu sniegumu, ko PI neietekmē lielākos komplektu izmēros (6, 8 un 16). Tas ir saderīgs ar šiem vienumiem, kas tiek izgūti no WM, bez epizodiskā LTM ietekmes uz veiktspēju. Ja 1. ievades-izejas attālumam proaktīvu traucējumu trūkumu var saistīt ar griestu efektu, 2. attālumam to nevar. Noslēgumā var secināt, ka, izmantojot lielākus kopas izmērus, veiktspēju lielā mērā nosaka epizodiskais LTM. Tas jo īpaši attiecas uz pāriem, kas kodēti agri vai izgūti vēlu, jo iejaukšanās no starpgadījumiem sabojā to WM attēlojumu tādā mērā, ka tie kļūst praktiski nederīgi, tāpēc epizodiskā LTM izmantošana ir labākais, ko cilvēks var darīt.

4. 4. un 5. eksperiments

Tagad, kad esam parādījuši LTM ieguldījumu lielākos komplektu izmēros, mūsu mērķis bija novērtēt WM ieguldījumu uzdevumā noteiktos izmēros. Ir pierādīts, ka WM veiktspēju pasliktina traucētāju apstrāde saglabāšanas intervāla laikā (skat. Brown, 1958; Lewandowsky, Geiger, & Oberauer, 2008; Peterson & Peterson, 1959; un Oberauer et al., 2018. gada etalons 2.1. ). Tāpēc 4. un 5. eksperimentā mēs pārbaudījām WM saistīšanos plašā iestatīto izmēru diapazonā apstākļos, kad vai nu nenovērš uzmanību, vai arī traucējums starp kodēšanu un testu. Mērķis bija pārbaudīt prognozi, ka distraktora piepildīta aizkave selektīvi pasliktina veiktspēju mazos iestatītajos izmēros, kur tas galvenokārt balstās uz WM.

4.1. Metode

4.1.1. Dalībnieki Mēs apkopojām datus no 30 dalībniekiem 4. eksperimentam (vidējais vecums=23.9, 27 sievietes) un 30 dalībniekiem 5. eksperimentā (vidējais vecums=24.05, 13 sievietes).

4.1.2. Materiāli un procedūra

Paradigma sekoja 1. eksperimenta paradigmai, izņemot 15 s distraktora uzdevuma iekļaušanu pēc pāru prezentācijas pusē izmēģinājumu. Atlikušajos izmēģinājumos atmiņa tika pārbaudīta pēc 1 s neaizpildīta saglabāšanas intervāla, kā tas ir 1. eksperimentā. 4. eksperimentā viņiem bija jānovērtē, nospiežot pogu, vai horizontālā josla ir iekļauta spraugā starp diviem kvadrātiem (Vergauwe, Barrouillet un Camos). , 2010) (skat. 10. att. stimulēšanas piemēru). 5. eksperimentā distraktora uzdevums ietvēra spriedumu par to, vai aritmētiskie vienādojumi ir pareizi vai nē (piemēram, 5 × 4=20?). 15 s saglabāšanas intervālā bija jāizdara 15 spriedumi, kā rezultātā vienam traucētājam bija 1 s prezentācijas laiks.4 4. eksperiments ietvēra 2., 3., 8. un 16. kopas izmērus. 5. eksperiments ietvēra kopas izmērus 2, 3, 4 un 6. Abi eksperimenti ietvēra divas sesijas vienas stundas garumā un ietvēra 208 izmēģinājumus ar 13 izmēģinājumiem katram nosacījumam katram komplekta izmēram. Katrā no 16 eksperimenta blokiem katra iestatītā lieluma un uzmanības novēršanas nosacījumu kombinācija (ar izklaidi un bez traucēšanas) tika realizēta divas reizes; nosacījumu secība tika nejaušināta katrā blokā. Neatkarīgi no šīm izmaiņām paradigma sekoja 1. eksperimenta paradigmai.

9. att. Pareizā elementa izvēles iespējamība 3. eksperimentā apstākļos ar proaktīviem traucējumiem un bez ievades-izejas attālumiem un iestatītajiem izmēriem. Kļūdu joslas attēlo ticamības intervālu starp subjektiem.

3. tabula Bayes Proaktīvo traucējumu ietekmes faktori 8. un 16. komplekta izmēru īsajos ievades-izejas attālumos, 2. un 3. eksperiments.

10. att. 4. eksperimenta distraktora uzdevuma stimulu piemēri.

4.2. Datu analīze

Mēs analizējām 4. un 5. eksperimentu ar Beijesa hierarhisko loģistisko regresiju, kas paredz pareizas vai nepareizas atbildes 4-AFC testā pēc iestatītā lieluma un uzmanības novēršanas (bez uzmanības novēršanas pretstatā uzmanības novēršanai). Mēs iekļāvām blakusdalībnieka nejaušu pārtveršanu un nejaušu slīpumu iestatītajam izmēram, kā arī uzmanības novēršanai. Turklāt mēs novērtējām korelāciju starp nejaušo efektu parametriem. Fiksētie efekti bija uzmanības novēršana un kopas lielums, un pēdējais tika iekļauts kā nepārtraukts prognozēšanas līdzsvars pie iestatītajiem izmēriem 4 un lielākiem (ti, 4. eksperiments: 8 un 16; 5. eksp.: 4 un 6), kā noteikts 1. eksperimentā (ti, kodēšana). III 1. tabulā).

4.3. Rezultāti

12. un 11. attēlā parādīta vidējā varbūtība izvēlēties katru no četrām atbildes opcijām iestatītajos izmēros, lai novērstu uzmanību un netraucētu, attiecīgi 4. un 5. eksperimentā. Ieinteresētais lasītājs var atrast arī vidējo pareizo atbilžu proporciju, kas sadalīta pēc norādes veida, sērijas pozīcijas, kā arī izvades pozīcijas (S2D un E att., S 3D un E att., S, 4D un E att.) . 2. tabulā ir norādītas pilnas hierarhiskās loģistikas regresijas modeļu formulas, starpklases korelācijas un novērojumu skaits.

4.3.1. Precizitāte

Mūsu pirmais jautājums bija par to, vai uzmanības novēršanas ietekmētā atmiņas veiktspēja atšķiras atkarībā no iestatītajiem izmēriem. Modeļu salīdzinājums atklāja pierādījumus par mijiedarbību starp kopas lielumu un uzmanības novēršanu gan 4., gan 5. eksperimentā (attiecīgi BF01=8,73 × 108 un BF01=1,38 × 104), kā arī pierādījumus par kopas lieluma galvenais efekts (BF10=3.92 × 1011 un BF10=1.52 × 108 ), tomēr pierādījumi pret galveno traucējumu novēršanu (BF01=15.33 un BF{) {17}}.94). 4. eksperimenta turpmākās analīzes atklāja, ka uzmanības novēršana tikai (negatīvi) ietekmēja iespējamību izvēlēties pareizo opciju 2. izmēram (BF10=7138), taču tai nebija kaitīgas ietekmes 3. izmēra komplektā un (kopā) 8 un 16 (attiecīgi BF01=4.73, BF01=51.68). Līdzvērtīgi 5. eksperimenta turpmākās analīzes atklāja, ka uzmanības novēršana tikai (negatīvi) ietekmēja iespējamību izvēlēties pareizo opciju 2. izmēram (BF10=12.00), bet tai nebija kaitīgas ietekmes plkst. iestatīt izmērus 3 un (kopā) 4 un 6 (BF10=18.52, BF10=5.18). Arī WM jaudas aplēses K 4. un 5. eksperimentā negatīvi ietekmēja tikai distraktoru pildītais RI iestatītajā 2. izmērā (sk. 5. D un E attēlu).

4.3.2. Kļūdu veidi

Mūsu otrais jautājums bija par to, vai iestatītā izmēra efektu noteica kļūdaini izvēlēta tā paša izmēģinājuma māneklis, kā prognozēts saistīšanas hipotēzē, un vai pastāvēja mijiedarbība ar traucējošā uzdevuma klātbūtni. Gan 4., gan 5. eksperimentā iespēja izvēlēties vienu izmēģinājuma mānekli bija vienīgais kļūdas veids, kas liecināja par mijiedarbību starp uzmanības novēršanu un iestatīto izmēru (BF10=1.63 × 107 un BF10=3). 8}} × 106). Pēcpārbaudes analīzēs atklājās, ka tikai 2. izmēra komplektam bija uzmanības novēršanas ietekme uz iespējamību izvēlēties vienu un to pašu izmēģinājuma mānekli (BF10=879.52 un BF10=1452), lai gan bija pierādījumi pret to. šis efekts pie lielākiem kopas izmēriem 3 (BF01=9.38 un BF01=333.33) un (kopā) 8 un 16 (BF01=49.24, Exp 4). 5. eksperimentā tika iegūti pierādījumi par labāku veiktspēju distraktora uzdevuma klātbūtnē (kopā) 4. un 6. izmērā (BF10=256). Visiem trim kļūdu veidiem abos eksperimentos bija pierādījumi par galveno kopas lieluma ietekmi (skatīt 4. tabulu par BF). Turklāt tika iegūti pierādījumi pret galveno uzmanību novirzīšanas ietekmi uz viena izmēģinājuma mānekļiem un jauniem mānekļiem, kā arī anekdotiski pierādījumi par uzmanības novēršanu vecās izmēģinājuma ielaušanās gadījumā.

Cistanche ekstrakta pulveris

Noklikšķiniet šeit, lai skatītu Cistanche Improve Memory produktus

【Jautājiet vairāk】 E-pasts:cindy.xue@wecistanche.com / Whats App: 0086 18599088692 / Wechat: 18599088692

4.3.3. Ieejas-izejas attālums

Visbeidzot, mūs interesēja tas, kā izkliedētāja uzdevums ietekmēja veiktspēju ievades-izejas attālumos visos iestatītajos izmēros. Konkrēti, iepriekšējo eksperimentu rezultāti liecina, ka pēdējie viens vai divi pāri, ja tie tiek pārbaudīti agri, tiek iegūti no WM neatkarīgi no iestatītā lieluma. Tādā gadījumā distraktora uzdevumam vajadzētu selektīvi pasliktināt veiktspēju īsos ievades un izvades attālumos, pat ja tas ir lielāks. Kā parādīts 13. un 14. attēlā, izkliedētāja uzdevums ietekmēja iespējamību izvēlēties pareizo reakciju maziem ievades-izejas attālumiem (1 un dažreiz 2) ar iestatīto izmēru 2 un dažreiz 3, bet ne ar iestatīto izmēru 4, 6, 8 un 16 (skatīt 5. tabulu un 6. tabulu par BF). Tas liek domāt, ka šajā eksperimentā lielākos komplektos pat tie pāri ar minimālu ievades-izejas attālumu bieži tika iegūti no epizodiskā LTM, nevis no WM.

11. attēls. Tūlītēja atmiņas veiktspēja 5. eksperimentā. Panelis A parāda iespējamību izvēlēties pareizo vienumu iestatītajos izmēros. Paneļi B, C un D parāda varbūtību, ka tiks izvēlēts attiecīgi izmēģinājuma māneklis, vecais māneklis un jaunais māneklis. Pelēkā līnija apzīmē stāvokli ar uzmanības novēršanas uzdevumu pēc kodēšanas. Kļūdu joslas norāda subjekta ticamības intervālu.

12. att. Tūlītēja atmiņas veiktspēja 4. eksperimentā. Panelis A parāda iespējamību izvēlēties pareizo vienumu iestatītajos izmēros. Paneļi B, C un D parāda varbūtību, ka tiks izvēlēts attiecīgi izmēģinājuma māneklis, vecais māneklis un jaunais māneklis. Pelēkā līnija apzīmē stāvokli ar uzmanības novēršanas uzdevumu pēc kodēšanas. Kļūdu joslas norāda subjekta ticamības intervālu.

4.4. Diskusija

vārda-attēlu pāru kodēšanas atļauja selektīvi pasliktina veiktspēju 2. izmēram, taču tai nav kaitīgas ietekmes uz lielākiem kopas izmēriem. Tas norāda, ka WM vairāk veicina veiktspēju pie mazākā komplekta lieluma (un zināmā mērā joprojām ar 3. iestatījuma lielumu 4. eksp.), tomēr lielākas kopas lieluma gadījumā veiktspēju jau lielā mērā vai tikai nosaka LTM, un tāpēc tā to diezgan neietekmē distraktora apstrāde saglabāšanas intervāla laikā. Kopā ar 2. un 3. eksperimentu, kurā proaktīvi traucējumi selektīvi kaitēja veiktspējai pie lielākiem kopu izmēriem, 4. un 5. eksperimenta rezultāti veido dubultu WM un LTM ieguldījumu disociāciju starp iestatītajiem vārdu pāru izmēriem. Vairumā gadījumu dubultā disociācija ir pārliecinošs pierādījums divu mehānismu vai procesu nošķiršanai, taču ir apstākļi, kuros šis secinājums nav spēkā. Stāvokļa izsekošanas analīze piedāvā stingrāku pamatu pierādījumu novērtēšanai atšķirībai (ievadu sk. Newell & Dunn, 2008). Pamatojums ir šāds: mums ir nepieciešami divi atkarīgi mainīgie, kas attiecīgi mēra divus hipotētiskos mehānismus vai procesus. Mūsu gadījumā mēs pieņemam, ka atmiņas veiktspēja mazos komplektos galvenokārt atspoguļo WM, turpretim veiktspēja lielākiem komplekta izmēriem atspoguļo galvenokārt epizodisku LTM. Turklāt mums ir nepieciešami divi neatkarīgi mainīgie, kuriem mēs novērtējam to ietekmi uz abiem atkarīgajiem mainīgajiem. Šeit tās ir PI manipulācijas un ar distraktoru piepildīts saglabāšanas intervāls. Stāvokļa izsekošana atspoguļo divu atkarīgo mainīgo attiecību visos eksperimentālajos apstākļos. Šajā gadījumā mēs attēlojam veiktspēju pie maziem kopas izmēriem uz x ass un veiktspēju pie lielākiem kopas izmēriem atbilstošā stāvoklī uz y ass (sk. 15. att.). Mēs apsveram divus alternatīvus teorētiskos scenārijus. 1-Izmēru scenārijā ir tikai viena latenta atmiņas stipruma jeb atmiņas pieejamības dimensija, kas nosaka veiktspēju visiem iestatītajiem izmēriem. Šo dimensiju vairāk vai mazāk spēcīgi ietekmē divi neatkarīgi mainīgie. Latentā dimensija tiek pārveidota par veiktspēju, izmantojot nezināmu, bet monotoni pieaugošu funkciju. Ja tas tā ir, tad visiem stāvokļa izsekošanas punktiem jāatrodas uz vienas monotoni augošas funkcijas. Alternatīvajā divdimensiju scenārijā ir divas latentās atmiņas dimensijas, viena WM — pārsvarā ietekmē veiktspēju mazos komplektos, bet otrs — epizodiskajam LTM — galvenokārt ietekmē veiktspēju lielos komplektos. Viens neatkarīgais mainīgais var ietekmēt vienu dimensiju, bet otrs neatkarīgais mainīgais - otru dimensiju. Rezultātā stāvokļa izsekošanas datu punktiem nav jāattiecas uz vienu monotonu funkciju. Stāvokļa izsekošana 15. attēlā skaidri atbalsta 2-dimensiju scenāriju.

5. Vispārīga diskusija

Pašreizējie rezultāti sniedz divus ieguldījumu mūsu izpratnē par darba atmiņu: Pirmkārt, mēs nodrošinājām jaunu WM kapacitātes saistīšanās hipotēzes pārbaudi, pārbaudot cilvēku spēju uzturēt saistījumus starp vienumiem. Piecos eksperimentos mēs parādījām, ka WM kapacitāti patiešām ierobežo galvenokārt (lai gan, iespējams, ne tikai) saišu skaits starp vienumiem. Otrkārt, mēs parādījām divkāršu WM un epizodiskā LTM ieguldījuma disociāciju šī tūlītējā atmiņas uzdevuma veiktspējā: veiktspēju pie iestatītajiem izmēriem, kas lielāki par 3, īpaši ietekmēja proaktīvi traucējumi, taču tā bija imūna pret ietekmi, ko rada traucētāju piepildīta aizkave. Turpretim veiktspēju 2. iestatījuma lielumā neietekmēja proaktīvi traucējumi, bet gan traucēja ar distraktoru piepildīta aizkave.

13. att. Pareizā elementa izvēles iespējamība 4. eksperimentā apstākļos ar un bez distraktora uzdevuma ievades-izejas attālumos un iestatītajos izmēros. Kļūdu joslas attēlo ticamības intervālu starp subjektiem.

5.1. WM jaudas ierobežojumi saitēm starp vienumiem

Mūsu pirmais mērķis bija pārbaudīt saistīšanas hipotēzi ar jaunu WM testu, kas atjauc saistīšanos skaitu no to izguves norāžu atšķirtspējas, kurām ir saistīti stimuli. Tādā veidā iestatītā lieluma ietekmi uz veiktspēju var viennozīmīgāk attiecināt uz WM jaudas ierobežojumu. Saistīšanas hipotēze paredz, ka, palielinoties iestatītajam izmēram, saišu atmiņai vajadzētu samazināties, turpretim vienumu atmiņai lielākoties vajadzētu būt netraucētai (Oberauer, 2019). 1. un 2. eksperimentā mēs nodrošinājām atbalstu šai prognozei ar jaunu WM uzdevumu, kurā izguves signālu – vārdu vai attēlu – atšķirtspēja nav atkarīga no iestatītā lieluma. Mēs parādījām, ka iestatītā izmēra efektu noteica saišu atmiņas samazināšanās, kas izpaudās kā iespēja izvēlēties vienu un to pašu izmēģinājuma mānekli, bet ne atlikušās iespējas. Turpretim iestatītais izmērs neietekmēja priekšmetu atmiņu, kas atspoguļojas spējā noraidīt jaunus mānekļus. 3., 4. un 5. eksperimentā tika atkārtots konstatējums, ka lielākā daļa kļūdu, kas tika pieļautas lielākiem kopu izmēriem, bija saistošas ​​kļūdas, tas ir, kļūdas, izvēloties vienumu no pašreizējā izmēģinājuma, bet kas pieder citam pārim, nevis pārbaudītajam. Tomēr šajos eksperimentos bija arī pierādījumi par kopas lieluma ietekmi uz pārējiem diviem kļūdu veidiem - veco priekšmetu izvēli un jauniem priekšmetiem. Šo komplekta izmēra efektu forma atšķīrās no izmēģinājuma mānekļiem: tā kā pēdējo izplatība strauji palielinājās no 2. līdz 4. izmēram un pēc tam palēninājās, veco un jauno mānekļu īpatsvars palielinājās sekli, aptuveni lineāri. ar iestatīto izmēru. Šis pakāpeniskais pieaugums atgādina diezgan zemo saraksta garuma efektu, kas novērots epizodiskās LTM vienumu atpazīšanas testos (Annis, Lenes, Westfall, Criss un Malmberg, 2015; Osth & Dennis, 2015, lai iegūtu pārskatus un iespējamos skaidrojumus par šo efektu). . Turklāt PI modulēja veco izmēģinājuma mānekļu ar komplekta izmēru pieaugumu, kas liecina, ka tas izriet no fakta, ka lielākā komplekta izmēra gadījumā lielākā daļa pāru tiek iegūti no epizodiskā LTM. Tomēr mēs nevaram izslēgt, ka WM ietilpībai ir arī nozīme, ierobežojot vienumu atmiņu augstākos iestatītajos izmēros 3. un 4. eksperimentā (sk. Cowan, 2022). Mēs secinām, ka WM jaudas ierobežojums galvenokārt ir, bet, iespējams, ne tikai ierobežojums spējai uzturēt saitējumus.

5.2. LTM ieguldījums WM testos

Pamatojoties uz negaidīto konstatējumu, ka kopas lieluma kaitīgā ietekme uz WM palēninājās pēc 4 pāriem — dalībniekiem salīdzināmi veicot tūlītējās atmiņas uzdevumu 4., 6. un 8. izmērā, mēs izpētījām LTM atšķirīgo ieguldījumu mūsu relāciju WM uzdevumā. . Rezultāti 2.–5. eksperimentā parādīja, ka mūsu manipulācijas, kas bija vērstas uz WM (ar distraktoru piepildītu aiztures intervālu, 4. un 5. eksperiments) vai LTM (PI, 2. un 3. eksperiments), arī dažādi ietekmēja kļūdu veidus. 4. un 5. eksperiments, tostarp ar distraktoru piepildīts aiztures intervāls, īpaši palielināja iespējamību izvēlēties vienu un to pašu izmēģinājuma mānekli mazā komplekta 2. izmērā, bet ne lielākiem komplekta izmēriem. Tas ir tas, ko mums vajadzētu sagaidīt, ja WM ir īpaši atbildīgs par saišu uzturēšanu mazos iestatītajos izmēros un distraktora uzdevums selektīvi traucē WM. 2. un 3. eksperimentā, kas manipulēja ar PI daudzumu un līdz ar to arī epizodiskā LTM lietderību, PI izraisīja diferenciālu kļūdu pieaugumu, izvēloties veco izmēģinājuma mānekli pie lielākiem komplekta izmēriem. Tas ir sagaidāms, jo PI samazina atšķirību starp izmēģinājumiem epizodiskā LTM, padarot grūtāk noteikt, vai stimuls ir bijis pašreizējā vai iepriekšējā izmēģinājumā. Turpmāka izpētes analīze atklāja, ka veiktspēja bija imūna pret PI pat lielākiem kopu izmēriem, kad starp pāra prezentāciju un tā testu iejaucās ļoti maz kodēšanas vai izguves notikumu. Tas liecina, ka pēdējie prezentētie pāri tiek uzturēti WM un tiem tiek piekļūts no WM, ja vien tie nav bojāti izejas traucējumu dēļ. Tomēr mēs nekonstatējām, ka šie pāri ir neaizsargāti pret izkliedēšanas uzdevumu 4. un 5. eksperimentā, tāpēc mūsu secinājums par to, kuri pāri tiek labāk uzturēti WM ar lielākiem komplekta izmēriem, joprojām ir provizoriski. Kā WM un epizodiskais LTM darbojas kopā? Pamatojoties uz pašreizējiem rezultātiem, mēs paredzam viņu sadarbību šādi: Katrs nākošais pāris semantiskajā atmiņā aktivizē tā elementu (ti, vārdam un objektam atbilstošo jēdzienu) reprezentācijas. Attiecības starp tām tiek kodētas WM, izmantojot pagaidu saistīšanu. Turklāt tiek izveidota epizodiska atmiņas pēda, kas attēlo elementus un to attiecības kā integrētu notikumu (sk. Cowan, 2019; Cowan & Chen, 2008). Tas nozīmē, ka vienumi pat īsajos sarakstos tiek pārstāvēti vienlaikus gan LTM, gan WM. Kad tiek parādīti secīgi pāri, WM saišu starpā uzkrājas traucējumi. Ja pieņemam, ka traucējumi pārsvarā ir retroaktīvi, tas noved pie pakāpeniskas WM agrāko pāru pieejamības zaudēšanas. Alternatīvi, traucējumi varētu būt simetriski, bet iepriekš prezentētie pāri tiek noņemti no WM, lai novērstu to traucējumus vēlāk prezentētajiem pāriem. Jebkurā gadījumā pēdējo prezentēto pāru saites ir vispieejamākās WM testa sākumā. Pārbaudot pāri, dotais elements vispirms tiek izmantots kā izguves signāls, lai piekļūtu tā ekvivalentam, izmantojot to saistīšanu WM. Ja tas neizdodas, tiek mēģināts izgūt pārbaudīto pāri no epizodiskās atmiņas. Abos izguves mēģinājumos tiek izmantota papildu informācija no reprezentāciju aktivizēšanas semantiskajā atmiņā: vārda vai objekta atkārtota aktivizēšana, izmantojot uz norādes balstītu izguvi – no WM vai epizodiskā LTM – tiek apvienota ar tā pastāvīgu aktivizēšanu semantiskajā atmiņā. Ja pirmais sniedz informāciju par attiecībām starp vienumiem, otrais sniedz informāciju par vienumiem. Tas palīdz izslēgt jaunus vārdus vai objektus no atbildes alternatīvām, un zema PI stāvoklī tas palīdz arī izslēgt vienumus no iepriekšējiem izmēģinājumiem. Tomēr augsta PI stāvoklī visi mazā pūla vārdi un objekti tiek hroniski aktivizēti semantiskajā atmiņā, un tāpēc vienumu aktivizēšana satur maz informācijas. Pašreizējo un iepriekšējo izmēģinājumu diskriminācijai ir jāpaļaujas uz izguvi, kas balstīta uz norādēm, izmantojot vai nu saistīšanu WM, vai epizodiskus atmiņas attēlojumus. Ciktāl tas balstās uz WM, mums vajadzētu sagaidīt, ka veco sarakstu ielaušanās izplatība palielināsies, palielinoties iestatītajam lielumam, kā mēs atklājām, ka tas notiek augsta PI stāvoklī. Kā minēts ievadā, epizodiskās LTM pienesums veiktspējai WM uzdevumos ir apspriests jau kādu laiku. Tomēr, pieņemot, ka šāds ieguldījums ir tāds, mums rodas mīkla: epizodisko LTM neierobežo jaudas ierobežojums — kāpēc tad WM testu veiktspēja ir tik stingri ierobežota? Konkrēti, kāpēc cilvēku spēja atcerēties informāciju WM testos ir praktiski nevainojama pie iestatītajiem izmēriem līdz aptuveni 2 vai 3, un pēc tam ātri sabojājas, palielinoties komplekta izmēram, kā parādīts 1. attēlā? Daļa no atbildes, iespējams, ir tāda, ka tipiski WM uzdevumi ietver lielu proaktīvu traucējumu starp izmēģinājumiem: sērijveida atsaukšanas izmēģinājumos pasūtījuma atmiņa tiek uzturēta, saistot katru saraksta vienumu tā saraksta pozīcijas attēlojumam, lai pozīciju varētu izmanto kā izguves signālu preces atsaukšanas brīdī (Lewandowsky & Farrell, 2008). Visos izmēģinājumos tie paši pozīcijas attēlojumi darbojas kā izguves norādes (Fischer-baum & McCloskey, 2015), lai epizodiskajā atmiņā uzkrājas proaktīvi traucējumi: katra pozīcija ir saistīta ar arvien vairāk vienumiem — vienu no katra iepriekšējā izmēģinājuma —, kas sacenšas par. izguve ar mērķa vienumu no pašreizējā izmēģinājuma. Tāpat lielākajā daļā uzdevumu vizuālā WM izpētei stimuli tiek parādīti kā telpiski sadalīti masīvi, un testā mērķa stimuls tiek identificēts pēc tā atrašanās vietas. Tās pašas vai ļoti līdzīgas atrašanās vietas tiek atkārtoti izmantotas izmēģinājumos, lai atrašanās vietas kā izguves norādes būtu saistītas ar arvien dažādiem stimuliem epizodiskajā LTM. Turpretim WM izvairās no proaktīviem traucējumiem starp izmēģinājumiem, jo ​​WM tiek dzēsts pēc katra izmēģinājuma, un WM saturs ir aizsargāts pret LTM traucējumiem (Oberauer, 2009b; Oberauer et al., 2017). Tāpēc iestatījumos ar augstu PI visos izmēģinājumos epizodiskā LTM ieguldījums, visticamāk, būs neliels, un veiktspēju ļoti ierobežo WM jauda, ​​kas izraisa strauju samazināšanos, palielinoties komplekta lielumam. Turpretim, ja PI ir ievērojami samazināts, cilvēki var paļauties uz epizodisku LTM, lai apietu WM jaudas ierobežojumu. Iepriekšējie pētījumi to jau ir parādījuši tūlītējai priekšmetu atmiņas pārbaudēm (Endress & Potter, 2014). Šī darba jaunais ieguldījums ir parādīt šo fenomenu arī attiecībā uz relāciju atmiņu: Apstākļos bez proaktīvas iejaukšanās cilvēki var iegaumēt 20 — un, iespējams, vairāk — ātri uzrādītus patvaļīgus stimulu pārus, kas ievērojami pārsniedz WM jaudas novērtējumu. Proaktīvi traucējumi pasliktina šo spēju, parādot, ka tā balstās uz epizodisku LTM. Vēl viena norāde uz lielāku LTM ieguldījumu WM uzdevumā bija tāda, ka pie lielākiem kopu izmēriem kļūdu veids tika mainīts no viena izmēģinājuma ielaušanās uz vecā saraksta ielaušanos. Tomēr PI vien nevar pilnībā izskaidrot, kāpēc pašreizējais uzdevums atklāja mazāk nopietnus tūlītējās atmiņas ierobežojumus nekā tipiskāki WM uzdevumi. Pat apstākļos ar augstu PI kopas lieluma efekti, kas pārsniedz četrus pārus, bija diezgan sekli, un kapacitātes aprēķini no augstākajiem iestatītajiem izmēriem, jo ​​īpaši 2. eksperimentā, bija neparasti augsti. Mums ir aizdomas, ka tas varētu būt tāpēc, ka mēs izmantojām izguves signālus, kas ir salīdzinoši labi atšķirami. Galu galā tiem ir attēlojumi augstas dimensijas semantiskā (un attēlu gadījumā arī vizuālā) iezīmju telpā. Turpretim tipisku WM uzdevumu izguves norādes — vairumā gadījumu kārtas saraksta pozīcijas vai telpiskās atrašanās vietas masīvā — ir mazāk atšķiramas, jo tās atrodas vienas vai divu dimensiju telpās, kuras kļūst arvien pārpildītākas, palielinoties kopas lielumam. Ļoti atšķirīgas izguves norādes varētu ļaut epizodiskajam LTM darboties pietiekami labi pat proaktīvu traucējumu gadījumā.

14. att. Pareizā elementa izvēles iespējamība 5. eksperimentā apstākļos ar un bez distraktora uzdevuma ievades-izejas attālumos un iestatītajos izmēros. Kļūdu joslas attēlo ticamības intervālu starp subjektiem.

Fig. 15. State-trace plot of the data from Experiments 2 and 4. The proportion of correct responses of each participant was averaged over low set sizes (2, 3, or 4 pairs), and high set sizes (>4 pāri, izņemot 30 pārus 2. eksperimentā). Katrs datu punkts ir viens eksperimentāls nosacījums, kuram mums ir veiktspējas mērījums abos kopas lieluma līmeņos. Kļūdu joslas ir 95 procentu ticamības intervāli subjektu salīdzināšanai.

4. tabula Beijes Kopas lieluma un distraktora uzdevuma galveno efektu faktori 4. un 5. eksperimentā.

5. tabula Bayes Distraktora uzdevuma ietekmes faktori iestatītajos izmēros atkarībā no 4. eksperimenta ievades izvades attāluma. Vērtības, kas lielākas par 3, liecina par distraktora uzdevuma ietekmi un ir drukātas treknrakstā, vērtības zem 0. 33 pierādījumi pret ietekmi.

6. tabula Bayes Distraktora uzdevuma ietekmes faktori iestatītajos izmēros atkarībā no 5. eksperimenta ievades izvades attāluma. Vērtības, kas lielākas par 3, liecina par distraktora uzdevuma ietekmi, un ir drukātas treknrakstā, vērtības zem 0. 33 pierādījumi pret.

6. Secinājums

Šis pētījums sniedz trīs ieguldījumu mūsu izpratnē par darba atmiņu: Pirmkārt, WM ietilpības ierobežojums galvenokārt ir, bet varbūt ne tikai, ierobežojums spējai uzturēt saitījumus — šajā gadījumā saglabāt saistījumus starp vienumiem. Otrkārt, mēs parādījām dubultu WM un epizodiskā LTM ieguldījuma disociāciju šī tūlītējā atmiņas uzdevuma veiktspējā: ja iestatītie izmēri ir lielāki par 3, LTM ievērojami veicināja veiktspēju, savukārt veiktspēju 2. iestatījuma lielumā noteica WM. Treškārt, mēs piedāvājam un empīriski atbalstām metodes, lai novērtētu WM un epizodiskā LTM relatīvo ieguldījumu tūlītējās atmiņas uzdevumos, ko pētnieki izmanto, lai pārbaudītu un izmeklētu WM. Proaktīvos traucējumus var izmantot kā epizodiskās LTM ieguldījuma indeksu. . Un otrādi, neaizsargātību pret traucējošo uzdevumu var izmantot kā WM ieguldījuma indeksu.

Cistanche papildinājums netālu no manis — Atmiņas uzlabošana

Atsauces

Adam, KCS, Mance, I., Fukuda, K., & Vogel, EK (2015). Uzmanības zuduma ietekme uz individuālajām atšķirībām vizuālās darba atmiņas ietilpībā. Journal of Cognitive Neuroscience, 27(8), 1601–1616.

Adam, KCS, Vogel, EK un Awh, E. (2017). Skaidri pierādījumi vienumu ierobežojumiem vizuālajā darba atmiņā. Kognitīvā psiholoģija, 97, 79–97. https://doi.org/10.1016/j. cogpsych.2017.07.001

Annis, J., Lenes, JG, Westfall, HA, Criss, AH un Malmberg, KJ (2015). Saraksta garuma efekts nešķiro atpazīšanas atmiņas modeļus. Atmiņas un valodas žurnāls, 85, 27–41.

Atkinsons, RC un Šifrins, RM (1968). Cilvēka atmiņa: piedāvātā sistēma un tās kontroles procesi. In , Vol. 2, izdevums C. Mācīšanās un motivācijas psiholoģija (89.–195. lpp.). Elsevier. https://doi.org/10.1016/S0079-7421(08)60422-3.

Baddeley, AD (2012). Darba atmiņa: teorijas, modeļi un strīdi. Psiholoģijas gada apskats, 63, 1.–29.

Barrouillet, P. un Camos, V. (2012). Laikam ejot: Darba atmiņas laika ierobežojumi. Current Directions in Psychological Science, 21(6), 413–419. https://doi.org/ 10.1177/0963721412459513

Bartsch, LM, Loaiza, VMVM un Oberauer, K. (2019). Vai ierobežota darba atmiņas ietilpība ir pamatā vecuma atšķirībām asociatīvajā ilgtermiņa atmiņā? Psiholoģija un novecošana, 34(2), 268–281. https://doi.org/10.1037/pag0000317

Beukers, AO, Buschman, TJ, Cohen, JD un Norman, KA (2021). Vai darbību klusā darba atmiņa ir vienkārši epizodiska atmiņa? Kognitīvo zinātņu tendences, 25(4), 284–293.