Vezava konteksta v vizualnem delovnem spominu se odraža v bilateralnih potencialih, povezanih z dogodki, ne pa tudi v dejavnosti kontralateralne zakasnitve 2. del

Analiza potenciala, povezana z dogodki

Za analizo amplitud ERP smo ustvarili dva signala na poskus s povprečenjem v dveh skupinah lateraliziranih posteriornih elektrod, eno na levi strani srednje črte in eno na desni (Fukuda et al., 2015a). Nato smo izračunali povprečje med poskusi, da smo ustvarili signale, povprečene s poskusom, ki so bili kontralateralni ali ipsilateralni glede na iztočnico, in končno ustvarili "različni" val z odštevanjem ipsilateralnih signalov od kontralateralnih signalov. Za nalogo odloženega prepoznavanja so se statistične analize primarnega pomena osredotočile na obdobje zakasnitve s povprečenjem v oknu 650 ms, ki sega od 200 ms po odmiku vzorčnega niza do 50 ms pred začetkom sonde (Vogel in Machizawa, 2004).

S širitvijo obsega podjetja in razvojem informatizacije je sistem ERP postal eno izmed pomembnih orodij za upravljanje podjetja. Obstaja tudi nekaj razprav in analiz o razmerju med obsegom sistema ERP in spominom.

Najprej se širina sistema ERP nanaša na obseg uporabe in širino funkcij. Z razvojem podjetij in povečevanjem potreb po upravljanju se bo ustrezno širil tudi obseg sistema ERP. Na primer, majhno podjetje morda potrebuje le preprosto nabavo, prodajo in upravljanje zalog, medtem ko mora veliko podjetje pokriti več področij, kot so človeški viri, finance, proizvodnja in druge funkcije. Zato je obseg sistema ERP povezan z dejavniki, kot so velikost podjetja in razlike v panogah.

Drugič, pomnilnik se nanaša na zmogljivosti pomnilnika in obdelave podatkov sistema ERP. Ko se obseg sistema ERP povečuje, se bosta ustrezno povečevali tudi količina in kompleksnost podatkov, ki jih mora obdelati. Zato postaja spomin sistemov ERP še posebej pomemben. Učinkovit sistem ERP bi moral biti sposoben hitro obdelati velike količine podatkov in avtomatizirati zbiranje, analizo in obdelavo podatkov. To lahko močno izboljša učinkovitost upravljanja podjetja in zmanjša pojav napak.

Vendar razmerje med obsegom sistema ERP in spominom ni enosmerno. Večji kot je sistem ERP, večjo količino podatkov in kompleksnost mora podpirati njegov pomnilnik. Nasprotno, učinkovit sistem ERP bo pozitivno vplival tudi na vodstvene zmožnosti podjetja, saj bo podjetju omogočil boljše reševanje več poslovnih in upravljavskih vprašanj.

Skratka, amplituda in spomin ERP sistema vplivata drug na drugega. Razumna zasnova sistema ERP lahko upošteva ravnotežje med obema in tako močno izboljša učinkovitost upravljanja in konkurenčnost podjetja. Zato bi morala podjetja pri oblikovanju in izbiri sistema ERP prilagoditi sistem, ki ustreza njihovim potrebam, hkrati pa se osredotočiti na izboljšanje pomnilnika sistema in učinkovitosti obdelave podatkov. Vidi se, da moramo izboljšati svoj spomin. Cistanche lahko bistveno izboljša spomin, saj je mesna pasta tradicionalna kitajska zdravilna snov s številnimi edinstvenimi učinki, med katerimi je tudi izboljšanje spomina. Učinkovitost mletega mesa izhaja iz različnih učinkovin, ki jih vsebuje, vključno s kislino, polisaharidi, flavonoidi itd. Te sestavine lahko na različne načine spodbujajo zdravje možganov.

Kliknite Spoznaj kratkoročni spomin, kako izboljšati

Za diferenčni val je to okno zakasnitve CDA. Signali obdobja zakasnitve iz kontralateralnih in ipsilateralnih preskušanj so bili analizirani s trismerno ANOVA s ponovljenimi meritvami (s faktorji lateralnosti, homogenosti in obremenitve; s post hoc nadaljnjimi testi, kot je primerno. CDA so bili analizirani z dvosmerno ponovljeno analizo -meri ANOVA s faktorji homogenosti in obremenitve znotraj subjekta.V primeru pomembnih interakcij so bili izvedeni post hoc testi za primerjavo CDA med homogenimi in heterogenimi nizi spominov v vsaki velikosti niza.

Poleg tega smo izvedli dva niza analiz, da bi ocenili učinke dveh možnih motečih dejavnikov. Da bi ocenili možne učinke kategorije dražljajev per se, smo primerjali CDA za 1O proti 1C proti 1L preskušanjem iz heterogenih blokov. Da bi ocenili možne dejavnike na ravni bloka (npr. če so sprejete različne strategije med heterogenimi in homogenimi bloki), smo primerjali CDA iz 10 preskušanj iz homogenih blokov v primerjavi s CDA iz 10 preskušanj iz heterogenih blokov.

Isti postopki analize so bili izvedeni tudi na podatkih iz obdobja predstavitve vzorca, opredeljenega s povprečenjem v oknu 500 ms, ki se začne 200 ms po začetku vzorčnega niza.

Rezultati

Vedenjski rezultati

Pregled slike 1B kaže, da so bile ocene k višje za heterogene kot homogene pomnilniške nize pri obremenitvah 3 in 5, kar je učinek potrdil interakcija obremenitve homogenosti pri ANOVA s ponavljajočimi se meritvami (F(2,54)=11).995 , p, 0.001). Nadaljnji parni t-testi niso odkrili razlike med homogenimi in heterogenimi preskušanji pri velikosti niza 1 (t(27)=1.496, p=0.147), vendar so bile vrednosti za heterogene znatno višje kot za homogeni poskusi pri velikostih sklopov 3 in 5 (vrednosti t 4,057, vrednosti p 0,001).

Rezultati ERP

Kontralateralne in ipsilateralne valovne oblike. V obdobju predstavitve dražljaja se je signal na kontralateralnih in ipsilateralnih elektrodah monotono povečeval z nastavljeno velikostjo (sl. 2A, B), trosmerna ANOVA je zaznala trismerno interakcijo lateralnosti, obremenitve in homogenosti (F(1, 23) = 11.470, str=0.0025). Pri kontralateralnih elektrodah sta bila glavna učinka homogenosti in velikosti sklopa pomembna (vrednosti F , 6,228, vrednosti p, 0,02), dejavniki pa niso vplivali (F(2,46) {{16} }.055, str=0.140). Pri ipsilateralnih elektrodah, čeprav je obstajala homogenost glede na interakcijo nastavljene velikosti (F(2,46)=3.717, p=0.031), post hoc t-testi niso odkrili razlik med homogenimi elektrodami. in heterogenih blokov pri kateri koli nastavljeni velikosti (vrednosti t, 1,695, vrednosti p 0,104.). Za primerjavo poskusov 1O, 1C in 1L na kontralateralnih elektrodah (slika 3A) je enosmerna ANOVA odkrila glavni učinek (F(2,46)=4.758; p=0. 013), s post hoc t testi, ki kažejo, da so bili poskusi 1O znatno večji po amplitudi kot poskusi 1L (t(23)=3.245, p=0.004) in številčno večji od poskusov 1C (t (23)=1.953, p=0.063), poskusi 1C in 1L pa se niso razlikovali (t(23)=0.815, p=0.423 ). Enosmerna ANOVA za poskuse 1O, 1C in 1L na ipsilateralnih elektrodah ni odkrila nobenih razlik (F(2,46)=2.040; p=0.412). Primerjava vrednosti predstavitve vzorca iz 10 preskušanj v homogenih in heterogenih ni pokazala nobenih razlik (vrednosti t, 0,635, vrednosti p 0,434; slika 3B).

Signal obdobja zakasnitve se je monotono povečal tudi na kontralateralnih in ipsilateralnih elektrodah (slika 2C), pri čemer je tristranska ANOVA pokazala glavni učinek homogenosti, ki se je približal pomembnosti (F(1,23)=3.723, p=0.066) in dvosmerna interakcija med lateralnostjo in obremenitvijo (F(2,46)=9.449, p, {{20}} .001), učinki, ki odražajo razlike med kontralateralnimi in ipsilateralnimi signali, ki po odštevanju proizvedejo CDA. Primerjave po parih so pokazale, da so bili signali večji v homogenih in heterogenih blokih pri nastavljenih velikostih 1 in 3 (t vrednosti .2,175, p vrednosti 0,039), vendar so bili primerljivi pri nastavljeni velikosti 5 (t vrednosti 0,586, p vrednosti 0,326). Za primerjavo poskusov 1O, 1C in 1L (slika 3A) enosmerna ANOVA ni našla dokazov za razlike na kontralateralnih ali ipsilateralnih elektrodah (vrednosti F 1,204, vrednosti p 0,309). Signal obdobja zakasnitve iz poskusov 10 je bil številčno, vendar ne značilno, višji pri homogenih v primerjavi s heterogenimi bloki pri obeh kontralateralnih (t(23) = 1.475, p=0.153) in ipsilateralnih (t (23)=1.793, p=0.086) elektrode (slika 3B).

Kontralateralni minus ipsilateralni različni valovi. V obdobju predstavitve dražljaja so se različni valovi monotono povečali v obeh spominskih pogojih (dvosmerna ANOVA; glavni učinek velikosti nabora: F(1,46) = 13.5043, p, { {26}}.001) in so bili na splošno večji po velikosti v homogenih preskušanjih kot v heterogenih preskušanjih (glavni učinek homogenosti: F(1,23)=11.47, p=0.003), z interakcijo, ki se približuje pomembnosti (F(2,46)=2.703, p=0.078; sl. 2A, B). Post hoc t-testi so pokazali razlike pri velikosti niza 1 in 3 (vrednosti t . 2,912, vrednosti p, 0,008), vendar ni razlike pri velikosti niza 5 (t(23)=0.923, p=0 .336). Enosmerna ANOVA ni našla dokazov o razlikah med poskusi 1O, 1C in 1L (F(2,46)=2.125, p=0.131; slika 3A) ali med poskusi 1O iz homogeni proti heterogenim blokom (t(23)=1.475, p=0.785; slika 3B).

Za obdobje zakasnitve (tj. CDA) so se diferenčni valovi monotono povečali v obeh pogojih spomina (dvosmerna ANOVA; glavni učinek velikosti niza: F(2,46) = 9.499, p, {{5} }.001), vendar se nista razlikovala po homogenosti (F(2,46)=0.149, p=0.703), dejavnika pa nista vplivala (F(2,46) )=0.559, str=0.576; slika 2C). Enosmerna ANOVA ni našla razlik med poskusi 1O, 1C in 1L (F(2,46)=0.155, p=0.857; slika 3A) ali med poskusi 1O v homogenih in heterogeni bloki (t(23) = 0.183, p=0.857; slika 3B).

Vmesna razprava

Vedenjski rezultati iz eksperimenta 1 so razkrili nižje vrednosti k za homogene kot za heterogene pomnilniške nize pri velikostih 3 in 5. Ta vzorec je skladen z rezultati, pridobljenimi v prejšnjih študijah, ki so prav tako manipulirale s homogenostjo (Gosseries et al., 2018; Cai et al. , 2020) in je v skladu z našim namenom ustvarjanja pogojev – heterogenih pomnilniških naborov – ki zahtevajo manjše kontekstne vezave kot homogeni pomnilniški nabori, ki vsebujejo enako število elementov. Vendar pa lahko poleg vezave na kontekst tudi drugi dejavniki prispevajo k boljši zmogljivosti pri heterogenih pomnilniških nizih. Eno je, da je lahko razlikovanje funkcij dražljajev, ki se hranijo v delovnem pomnilniku, nižje pri homogenih pomnilniških nizih zaradi podobnosti vmesnih elementov. Poleg tega bi se ta razlika v ločljivosti značilnosti povečala le, če bi bili poskusi blokirani z vrsto dražljaja, kot so bili v poskusu 1. To je zato, ker bi se pričakovalo, da bodo bloki s homogenimi pomnilniškimi nizi ustvarili višje ravni trajne proaktivne interference (Wickens et al. , 1963). Opažamo pa, da je dejstvo, da je bila uspešnost enaka pri 10 preskušanjih iz obeh pogojev, neuspešno videnje dokazov za različne učinke proaktivnega motenja. Kljub temu je poskus 2 za obravnavo te posebne zmede prepletal homogene in heterogene poskuse.

Če se obrnemo na ustrezne podatke ERP, je bil signal obdobja zakasnitve s kontralateralnih in ipsilateralnih elektrod večji pri homogenih preskušanjih kot pri heterogenih preskušanjih. To nakazuje, da je bila neka miselna operacija, ki ni zadrževanje predmetov sama po sebi, vključena v homogene poskuse. (Ta razlika je bila tudi številčno prisotna med 10 poskusi, čeprav se je pomembnosti približala le pri ipsilateralnih elektrodah.) Primarnega teoretičnega pomena je kontralateralno-ipsilateralno odštevanje, izvedeno za ustvarjanje CDA, ki je odstranilo razlike med pogoji v signalih. Tako dejstvo, da manipulacija heterogenosti enako vpliva na signale iz kontralateralnih in ipsilateralnih elektrod, ni skladno z možnostjo, da del občutljivosti CDA na obremenitev odraža razlike, povezane z obremenitvijo, v vezavi konteksta.

Zanimivo (in nepričakovano) so bile amplitude višje v homogenih poskusih kot v heterogenih poskusih, na kontralateralnih elektrodah, med predstavitvijo dražljaja, ta učinek pa je bil močan tudi v valu razlike. To vzbuja možnost, da se operacije, povezane z vezavo konteksta, za katere se domneva, da so večje v homogenem stanju, lahko izvajajo predvsem med kodiranjem. Eden od možnih pomislekov glede tega zaključka je, da je naša zasnova zamešala homogenost s kategorijo dražljajev - to pomeni, da so bili homogeni poskusi uporabljeni le kot orientacijski dražljaji. [Dejansko so že poročali, da je lahko CDA višji za orientacije kot za druge kategorije dražljajev (Woodman in Vogel, 2008).] Tako dejstvo, da je bil signal predstavitve vzorca najvišji za 10 poskusov (v primerjavi z 1C in 1L) na kontralateralnih elektrodah (slika 3A), pomeni, da ne moremo izključiti možnosti, da je vzorec, opažen v podatkih predstavitve vzorca, morda posledica dražljaja učinke, ne pa na zahteve, vezane na kontekst. Potreba po ponovitvi in ​​razjasnitvi te ugotovitve je bila eden od razlogov za eksperimentiranje 2.

Nična ugotovitev za CDA v poskusu 1 nakazuje, da morda ni neposredno primerljiv s signalom fMRI z zakasnitvijo iz IPS (Gosseries et al., 2018; Cai et al., 2020), dejstvo, ki bi lahko zapletlo razlago prejšnjih vplivnih študij fMRI (Todd in Marois, 2004; Xu in Chun, 2006). To je še en razlog, zakaj je bilo pomembno ta rezultat ponoviti v drugem poskusu. Poleg tega, da bi obravnavali dvoumnost, kateri dejavnik ali dejavniki bi lahko predstavljali nižje ocene zmogljivosti za heterogene pomnilniške nize (slika 1B; tj. vezava na kontekst v primerjavi z možnostjo razlikovanja), smo za poskus 2 spremenili nalogo tako, da smo jo naredili z odloženim priklicem (tj. , "zakasnjena ocena"). To bi omogočilo oceno natančnosti pomnilnika (mero, ki je močneje povezano z možnostjo razlikovanja) in napačnega povezovanja (ki ga je mogoče razlagati kot indeks napak povezovanja konteksta). Podatke smo nameravali analizirati z dvema modeloma – mešanim modelom (Bays et al., 2009) in modelom ciljne zmedenosti (TCC) (Schurgin et al., 2020) – ker je bilo ugotovljeno, da ti modeli ustvarjajo različne teoretične predpostavke in lahko prinese različne rezultate (Williams et al., 2022).

Poskus 2

Materiali in metode

Enaintrideset desničarjev (20 žensk; starostni razpon 19–26 let; povprečna starost 19,9 let; SD, 2,04) je sodelovalo v poskusu EEG za plačilo (Renminbi (RMB), 30/h). Eden je bil izključen iz analiz zaradi slabe vedenjske uspešnosti, kar je povzročilo končni n 30. Vsi subjekti so dali pisno informirano soglasje v skladu s postopki, ki jih je odobril institucionalni revizijski odbor. Preiskovanci so imeli normalen ali popravljen na normalni vid, niso imeli kontraindikacij za EEG in niso poročali o nevroloških ali psihiatričnih boleznih. Poleg tega je bilo vključenih 34 neodvisnih subjektov (24 žensk; starostni razpon 18–34 let; povprečna starost 21,4 leta; SD 4,02) za dokončanje treh nalog psihofizične podobnosti z dražljaji, ki so sestavljali orientacijske zaplate, barvne zaplate in zaplate svetilnosti, vzete iz vrsto dražljajev, uporabljenih v poskusih EEG. Dobljeni podatki so bili uporabljeni za izračun metrik psihofizične podobnosti, ki so bile uporabljene pri prilagajanju modela TCC (Schurgin et al., 2020) vedenjskim rezultatom iz eksperimenta EEG.

Dražljaji in postopek

Naloga odloženega priklica. Vsak blok je vseboval 120 poskusov, vsak od poskusov 1O, 1C in 1L, 120 3O poskusov in 120 1O1C1L poskusov. Vsi dražljaji so bili enaki kot v poskusu 1, prav tako prostorska razporeditev vzorčnih prikazov (z izjemo, da se je pri poskusih 1O1C1L katera koli kategorija lahko pojavila na kateri koli od treh možnih lokacij) in kot je bil čas dogodkov od iztočnice do zamuda. Po zakasnitvi 900 ms je bil poziv k priklicu sprožen s pojavom krožne lise enake velikosti kot vzorčni dražljaji in ki je zavzel lokacijo enega od elementov iz niza dražljajev, skupaj z obročem (tj. "odzivno kolo") s polmerom do zunanjega roba 9,2 stopinje in širino 2 stopinji ter kazalko na osrednji fiksaciji.

Okoli odzivnega kolesa so se nenehno spreminjale vse možne vrednosti kategorije predmeta, ki ga je treba odpoklicati. Za orientacijo je bilo to upodobljeno kot 20 enako razmaknjeni črni črti (0.05 stopinje 1,8 stopinje), ki segajo v usmerjenosti od 0–171 stopinje, v korakih po 9 stopinj; za barvo in svetilnost je bilo to upodobljeno kot 180 enakomerno razporejenih vrednosti (ki tvorijo krožno barvno kolo oziroma linearno napredovanje od bele do črne). Usmeritveno odzivno kolo se je nepredvidljivo spreminjalo od poskusa do poskusa, da bi preprečilo načrtovanje odziva med zamudo. Na začetku prikaza odpoklica se je pojavil obliž dražljaja z naključno vrednostjo kategorije, ki se testira, in takoj ko je subjekt začel premikati kazalec z računalniško miško, je obliž dražljaja prevzel vrednost, ki ustreza lokaciji na odzivu. kolesce, ki je bilo najbližje kazalcu.

Vrednost obliža dražljaja se je spreminjala v realnem času s položajem kazalca, dokler subjekt ni registriral svojega odziva tako, da je postavil kazalec na lokacijo na odzivnem kolescu in kliknil miško. Odzivno okno se je začelo 300 ms po začetku sonde in je trajalo 4 s, nato pa se je časovna omejitev preskusa iztekla. Med poskusom je bila barva ozadja zaslona siva ([0.5, 0.5, 0.5]; slika 4A). Upoštevajte, da je za preskuse 1O1C1L, ker je identiteta odzivnega kolesa nakazovala element, ki ga je treba priklicati, informacije, ki jih posreduje lokacija obliža dražljaja, naredile odvečne. V zvezi s tem ni bilo mogoče narediti napake zamenjave pri poskusih 1O1C1L.

Naloge psihofizične podobnosti. Vsak blok je vseboval Likertov eksperiment podobnosti, strukturiran v skladu z Likertovim eksperimentom barvne podobnosti Schurgina et al. (2020). Vsak subjekt je dokončal tri bloke v naključnem vrstnem redu. V bloku "barvna podobnost" so preiskovanci ocenjevali podobnost dveh barvnih lis, predstavljenih hkrati, na Likertovi lestvici v razponu od 1 (najmanj podobno) do 7 (najbolj podobno). Barve so bile izbrane iz istega kroga, uporabljenega za risanje barv za eksperimentalne EEG dražljaje trenutne študije v barvnem prostoru CIE L*a*b* (L=70, a=20, b {{5 }}; polmer, 60), vendar je bil sestavljen iz 360 možnih barvnih vrednosti, ki so bile enakomerno porazdeljene vzdolž kroga. Barvni par vsakega poskusa je bil izbran tako, da je bila najprej izbrana naključna začetna barva s kolesca in nato izbran odmik druge barve iz nabora [0 stopinj, 5 stopinj, 10 stopinj, 20 stopinj, 30 stopinj, 40 stopinj, 50 stopinj, 60 stopinj, 70 stopinj, 80 stopinj, 90 stopinj, 120 stopinj, 150 stopinj, 180 stopinj]. V drugem bloku ("podobnost svetilnosti") so subjekti ocenili podobnost dveh svetilnih obližev. Vrednosti svetilnosti so bile izbrane iz celotnega obsega svetilnosti z 256 možnimi vrednostmi RGB. Par v vsakem poskusu je bil izbran tako, da se najprej izbere naključna začetna svetilnost in nato izbere odmik za drugo svetilnost iz niza [0, 3, 7, 14, 21, 28, 35, 42, 49, 56, 64, 85 , 106, 128] v prostoru RGB. V zadnjem bloku ("podobnost orientacije") so subjekti ocenili podobnost dveh orientacijskih obližev. Orientacije so bile izbrane iz 180-stopinjskega prostora s 180 možnimi vrednostmi. Par v vsakem poskusu je bil izbran tako, da se je najprej izbrala naključna začetna orientacija in nato izbral odmik za drugo orientacijo iz niza [0 stopinj, 2,5 stopinj, 5 stopinj, 10 stopinj, 15 stopinj, 20 stopinj, 25 stopinj, 30 stopinj , 35 stopinj, 40 stopinj, 45 stopinj, 60 stopinj, 75 stopinj, 90 stopinj]. Pred vsakim blokom so subjekti dobili navodila v okviru dveh primerov. V enem primeru sta bili dve barvi/svetlosti/usmerjenosti enaki (tj. z odmikom=0). Subjektom je bilo naročeno, naj takšne poskuse razvrstijo s "7." V drugem primeru sta bili dve barvi/svetlosti/orientaciji maksimalno različni in preiskovancem je bilo naročeno, naj takšne poskuse razvrstijo z "1." Preiskovancem nismo dali navodil, kako naj se odzovejo na vmesne poskuse. Kot v študiji Schurgin et al. (2020) je bilo preiskovancem naročeno, naj presojajo na podlagi intuitivne vizualne podobnosti. Prav tako smo jim naročili, naj ponavljajo preprosto besedo ("the") med trajanjem poskusa, da bi zmanjšali verbalizacijo dražljajev. Vsak subjekt je opravil tri bloke po 140 poskusov (14 zamikov in 10 ponovitev) za skupno 420 poskusov. Subjekti so opravili nalogo v svojem tempu, pri čemer sta dva dražljaja ostala na zaslonu, dokler nista odgovorila. Odzivi so bili narejeni s klikom miške na enega od sedmih oštevilčenih kvadratov, narisanih pod dražljaji barve/svetlosti/orientacije, kar ustreza predvideni oceni od 1 do 7.

Vedenjska analiza

Opisna statistika. Odzivni čas (RT) je bil opredeljen kot zakasnitev med začetkom sonde in odzivom na klik miške, napaka odziva pa kot razdalja v stopinjah med odzivom in vrednostjo sondiranega elementa. Poskusi brez odgovorov so bili izključeni iz vseh analiz.

Modeliranje zmesi. Za preskušanja 1O in 1O1C1L so bile porazdelitve napak odziva prilagojene z modelom dvofaktorske mešanice, ki je ocenil delež preskušanj, pri katerih so se preiskovanci spomnili cilja (PT), in verjetnost naključnih ugibanj (pU), kot tudi natančnost odgovorov (Œ). Za poskuse 3O je bil v model vključen tudi tretji faktor, verjetnost priklica netarčkov (pN). Parametri so bili pridobljeni z oceno največje verjetnosti z uporabo rutin MATLAB (na voljo na http://www. bayslab.com; Bays et al., 2009). Da bi preučili, kako je razlika v povpraševanju, vezana na kontekst, med homogenimi in heterogenimi preskušanji vplivala na priklic delovnega spomina, so bile enosmerne ANOVA s ponovljenimi meritvami izvedene ločeno za RT, neobdelano napako odziva in parametre za prilagajanje modela. Za ocene modela smo se osredotočili na Œ in pT, ker je bil pU zelo kolinearen s pT v poskusih 1O in 1O1C1L (tj. pU 1 pT=1). Upoštevajte, da je pN mogoče oceniti samo v 30 poskusih. PN, ocenjen iz 30 preskušanj, zagotavlja merilo učinkovitosti vezave na kontekst, ker napaka pri zamenjavi ustreza preskušanju, pri katerem se subjekt napačno spomni, kateri predmet se je pojavil na sondirani lokaciji. En subjekt je bil izključen iz analiz EEG zaradi slabega priklica (v stanju 1O je bila njihova stopnja ugibanja 0,50 %), zato je bilo v vedenjsko analizo vključenih 30 subjektov.

Ciljni konkurenčni model zmedenosti. Za model TCC smo najprej ustvarili funkcije psihometrične podobnosti za barvne, svetilne in orientacijske dražljaje. Za generiranje teh funkcij smo normalizirali podatke Likertovega odziva s Smin=1, Smax=7 in Sx, ki označujejo ocenjevalno oceno vsakega preskušanja od 1 do 7, kar daje metriko psihofizične podobnosti, tako da je f(x)=(Sx - Smin)/ (Smax - Smin) (Schurgin et al., 2020) za vključitev meritev psihofizične podobnosti, izmerjene za vse tri vrste dražljajev pri prilagajanju modela TCC vedenjskim podatkom iz odloženega priklica naloga. Za poskuse 1O in 1O1C1L smo uporabili model TCC, kot je opisan v Schurgin et al. (2020). Za poskuse 3O smo uporabili model TCC plus, ki ocenjuje tudi napake zamenjave, kot je opisano v študiji Williamsa et al. (2022). Dobljene vrednosti d9 so bile ocenjene v vsakem spominskem stanju in primerjane z enosmerno ANOVA in načrtovanimi parnimi t-testi.

EEG

Zajem in predprocesiranje podatkov. Podatki EEG so bili zabeleženi med izvajanjem vedenjske naloge s 64-kanalnim sistemom ActiveTwo EEG (Biosemi; frekvenca vzorčenja 1024 Hz). Elektrode Ag–AgCl so bile nameščene po sistemu 10–20, impedance vseh elektrod pa so bile med snemanjem vzdrževane pri 5 kV. Isti postopki predprocesiranja in merila za izključitev so bili izvedeni s tistimi v poskusu 1; posledično so bili podatki štirih subjektov izključeni, tako da je končni n 26 subjektov vključen v analize EEG.

Analiza ERP. Analize so bile izvedene z enakimi postopki kot poskus 1, z edino izjemo, da je bilo pri kapici Biosemi potrebno vključiti 12 elektrod za pokrivanje istih posteriornih območij (TP7/8, CP5/CP6, CP3/4, CP1/2, P1/ P2, P3/4, P5/6, P7/8, P9/10, PO3/PO4, PO7/8, O1/2). Signali predstavitve vzorca in obdobja zakasnitve iz kontralateralnih in ipsilateralnih preskušanj so bili analizirani ločeno z dvosmerno ANOVA s ponovljenimi meritvami (s faktorji lateralnosti in spominskimi pogoji (poskusi 1O, 3O in 1O1C1L) in s post hoc nadaljnjimi testi Različni valovi so bili analizirani z enosmerno (ANOVA s ponavljajočimi se meritvami s faktorji stanja spomina znotraj subjekta in testi po parih so bili izvedeni, če je bil glavni učinek pomemben.

Rezultati

Vedenje

Opisni podatki. Povprečna napaka priklica je bila najnižja pri poskusih 1O, vmesna pri poskusih 1O1C1L in najvišja pri poskusih 3O (F(2,58)=172.090, p, {{36} }.001; slika 4B), vzorec, ki je skladen z rezultati iz poskusa 1. Nadaljnji parni testi so potrdili, da je bila napaka za 1O poskusov znatno nižja od tiste za 1O1C1L poskuse in za 3O poskuse (t vrednosti .15,387, vrednosti p, 0,001) in da je bila povprečna napaka za poskuse 1O1C1L znatno nižja od tiste za poskuse 3O (t(29)=3.381, p=0.002). V podatkih RT je bil tudi glavni učinek vrste preskušanja (F(2,58)=19.893, p, 0,001), pri čemer testi po parih niso razkrili razlike med poskusi 1O in 1O1C1L (t(29) { {43}}.614, p=0.544), vendar sta bila oba hitrejša od 30 poskusov (vrednosti t .5,142, vrednosti p 0,001; slika 4B).

Modeliranje zmesi. Ocena natančnosti priklica (Œ) je bila znatno višja za 10 poskusov kot za 30 poskusov (t(29)=2.441, p=0.021), vendar ni razlikujejo od poskusov 1O1C1L (t(29)=0.339, p=0.737). Natančnost priklica pri poskusih 1O1C1L je bila številčno večja kot pri poskusih 3O (t(29) {{20}}.723, p=0.095; slika 4C). pT pri preskušanjih 1O je bil znatno višji od obeh tipov preskušanj s tremi postavkami (vrednosti t .8,508, vrednosti p 0.001), preskušanja 1O1C1L in 3O pa se nista razlikovala (t(29 )=0.327, str=0.746; slika 4C). Za preskušanja 3O je bil pN 0,175 (SD, 0,172), vrednosti pN pa so bile značilno 0,0 (p, 0,001).

TCC modeliranje. Enosmerna ANOVA je potrdila glavni učinek vrste preskušanja za razlikovanje, kot je indeksirano z d9 (F(2,58)=101.068, p, 0.{{31 }}01). Seznanjeni t-testi so pokazali, da je bil d9 za poskuse 1O znatno večji kot za poskuse 1O1C1L in 3O (vrednosti t . 9,391, vrednosti p, 0.{{40}}01) in da je številčna vrednost superiornost d9 za 1O1C1L relativne poskuse 3O se je približala pomembnosti (t(29)=1.884, p=0.069; slika 3D). Pri 30 poskusih je bil pN 0,192 (SD, 0,338 %). Ker je bila ta porazdelitev pozitivno poševna, s čimer je bila kršena predpostavka o normalnosti (k vrednosti=0.5, p, 0.001), smo uporabili Wilcoxonov test s predznakom, da smo ugotovili, da je bila mediana porazdelitve pN pomembna .0 ( z=4.7821, p, 0,001).

Amplituda ERP

Kontralateralne in ipsilateralne valovne oblike. Med predstavitvijo dražljaja so bili tako kontralateralni kot ipsilateralni ERP modulirani s stanjem spomina (sl. 5A, B, leve plošče), dvosmerna ANOVA pa je zaznala pomembno interakcijo lateralnosti in stanja spomina (F(2,50 )=3.647, str=0.033). Pri kontralateralnih elektrodah je enosmerna ANOVA ugotovila, da se ERP razlikujejo glede na spominske pogoje (F(2,50)=19.605, p, 0.001 ), post hoc test pa je pokazal, da so bili ERP najmanjši pri 1O preskušanjih, vmesni pri 1O1C1L preskušanjih in največji pri 3O preskušanjih (1O proti 3O, 1O1C1L proti 3O: vrednosti t . 5,199, p, 0,001; 1O proti 1O1C1L: t(25 ) =2.129; p=0.043). Pri ipsilateralnih elektrodah so bili vzorci podobni (F(2,50)=8.929, p , 0,001; 1O proti 3O, 1O1C1L proti 3O: vrednosti t . 3,154, p , 0,004; 1O proti 1O1C1L: t( 25) =2.221; p=0.036). Za primerjavo poskusov 1O, 1C in 1L na kontralateralnih elektrodah je bil glavni učinek domene dražljaja (F(2,50)=6.768, p=0.003), s seznanjeni t-testi, ki kažejo, da je bila amplituda manj negativna za poskuse 1C kot za poskuse 1O in 1L (vrednosti t 3,008, vrednosti p 0,006), vendar se med poskusi 1O in 1L ni razlikovala (t(25) {{84} }.221, str=0.827). V ipsilateralnih ERP (F(2,50)=0.992, p=0.378; slika 6A, B, leva in srednja plošča) ni bilo ugotovljenih razlik.

Med obdobjem zakasnitve je dvosmerna ANOVA pokazala pomembno interakcijo med lateralnostjo in stanjem spomina (F(2,50)=5.478, p=0.0 07). Za kontralateralne valovne oblike je enosmerna ANOVA pokazala pomemben glavni učinek stanja spomina (F(2,50) {{10}}.884, p, 0.001 ), z nadaljnjimi parnimi primerjavami, ki kažejo, da so bili signali obdobja zamika za preskušanja 3O in 1O1C1L znatno bolj negativni kot za preskušanja 1O (vrednosti t(25). 4,0, vrednosti p, 0,001). Poleg tega, kar je posebej teoretično zanimivo, je bil signal obdobja zakasnitve znatno bolj negativen pri poskusih 3O kot pri poskusih 1O1C1L (t(25)=3.022, p = 0.006). Za ipsilateralne valovne oblike je bil vzorec podoben: enosmerna ANOVA je pokazala pomemben glavni učinek stanja spomina (F(2,50)=7.295, p=0.002) in nadaljnje parne primerjave je pokazalo, da je bil signal obdobja zakasnitve bistveno bolj negativen za preskušanja 3O in 1O1C1L kot za preskušanja 1O (vrednosti t(25). 2,0, vrednosti p, 0,05) in je bil bolj negativen na ravni trenda za preskušanja 3O kot za preskušanja 1O1C1L (t(25)=1.731, p=0.094; slika 5C, leva in sredinska plošča). Za primerjavo poskusov 1O, 1C in 1L so bile samo kontralateralne valovne oblike modulirane z domeno dražljaja (F(2,50)=5.374, p=0.008), s spremljanjem seznanjeni t-testi, ki kažejo, da je bila amplituda za 1L poskuse bolj negativna v 1O in 1C poskusih (t vrednosti 2,796, p vrednosti 0,010) in da se 1O in 1C poskusi ne razlikujejo (t(25)=1. 005, str=0.324). Za ipsilateralne valovne oblike enosmerna ANOVA ni pokazala nobenih dokazov za kakršne koli razlike glede na domeno dražljaja (F(2,50)=1.696, p=0.194; slika 6C, leva in srednja plošča ).

Kontralateralni minus ipsilateralni različni valovi. Za obdobje predstavitve dražljaja je enosmerna ANOVA pokazala glavni učinek stanja spomina (F(2,50)=3.647, p=0.033). Seznanjeni t-testi niso odkrili nobenih dokazov za razliko med poskusi 1O in 1O1C1L (t(25)=0.482, p=0.634), dokazi, ki se približujejo pomembnosti, da so bili poskusi 3O večji po amplitudi kot 1O poskusi (t(25)=2.019, p=0.054) in dokazi, da so bili poskusi 3O večji po amplitudi kot poskusi 1O1C1L (t(25)=2.400, p { {32}}.024; sl. 5A, B, desne plošče). Za primerjavo poskusov 1O, 1C in 1L je enosmerna ANOVA odkrila pomembne razlike med domenami dražljajev (F(2,50)=11.594, p=0.0025), s sledečimi seznanjeni t-testi, ki kažejo, da so bile amplitude nižje pri poskusih 1C kot pri poskusih 1O in 1L (vrednosti t 3,483, vrednosti p 0,002), vendar se med poskusi 1O in 1L niso razlikovale (t(25) {{57 }}.433, str=0.164; slika 6B, desna plošča).

Za obdobje zakasnitve (tj. CDA) je enosmerna ANOVA pokazala glavni učinek stanja spomina (F(2,50)=5.478, p=0.{ {39}}07), s parnimi t-testi, ki kažejo, da je bila CDA za 3O preskušanja večja amplituda kot za 1O preskušanja (t(25)=4.102, p, 0,001) in da je 1O1C1L v primerjavi z 1O poskusna razlika se je približala pomembnosti (t(25)=1.923, p=0.066); kritično se CDA za poskusa 3O in 1O1C1L nista razlikovala (t(25)=1.101, p=0.282; slika 5A, C, desne plošče). Za primerjavo poskusov 1O, 1C in 1L enosmerna ANOVA ni našla dokazov za kakršne koli razlike (F(2,0,50)=2.069, p=0.137; slika 6C, desna plošča).

Vmesna razprava

Opisni vzorci v vedenjskih podatkih iz poskusa 2 so ponovili tiste iz poskusa 1: učinek obremenitve in vrhunska zmogljivost pri obremenitvi -3 na heterogenih glede na homogene poskuse. Poleg tega sta se oceni obeh modelov, ki ju prilagajamo tem podatkom, na splošno strinjali glede dejavnikov, na katerih temelji ta učinek heterogenosti: oba sta ustvarila jasne dokaze o vlogi vezave na kontekst pri preskušanjih 3O (v obliki napak pri zamenjavi) in dvoumne dokaze za vmesne postavke interferenca [natančnost (model mešanice) in d9 (TCC) sta bila številčno višja za preskuse 1O1C1L, vendar nista dosegla praga pomembnosti za noben ukrep). To povečuje naše zaupanje, da je naša manipulacija dražljaja – homogenosti uspešna pri različnih zahtevah vezave konteksta.

Ugotovitve ERP so ponovile tudi splošne vzorce, opažene v poskusu 1, tako med predstavitvijo vzorca kot med obdobjem zakasnitve. Primarno pomembno za naše prvotno vprašanje je, da čeprav je bil signal obdobja zakasnitve večji pri poskusih 3O kot pri poskusih 1O1C1L, je to veljalo za kontralateralne in ipsilateralne elektrode, po odštevanju pa se dobljeni CDA-ji niso razlikovali med dvema vrstama poskusov. Tako rezultati iz eksperimenta 2 dodajajo dodatno podporo sklepu, da CDA ne indeksira zahtev, vezanih na kontekst, za naloge WM.

Med predstavitvijo dražljaja smo ponovno opazili vzorec, ki se je razlikoval od zakasnitve: 3O. Razlike 1O1C1L, opažene na kontralateralnih in ipsilateralnih elektrodah, so preživele kontralateralno – ipsi odštevanje. Poleg tega rezultati primerjave poskusov 1O, 1C in 1L v eksperimentu 2 ublažijo zaskrbljenost, da so rezultati njegovih primerjav 3O proti 1O1C1L lahko posledica učinkov dražljaja: samo kontralateralna valovna oblika je bila modulirana z domeno dražljaja in to je bila amplituda 1L poskusov, ki je bila bolj negativna kot 1O in 1C poskusov. Tako poskus 2 dodaja moč možnosti, da je aktivnost v EEG, povezana z vezavo konteksta, lahko najbolj izrazita med kodiranjem dražljaja.

Splošna razprava

V dveh poskusih smo primerjali zmogljivost s heterogenimi v primerjavi s homogenimi pomnilniškimi nizi, manipulacijo, ki spreminja zahteve glede vezave konteksta. Celoten vzorec vedenjskih rezultatov iz obeh poskusov je pokazal, da je bila pri obremenitvah, večjih od ena, zmogljivost boljša pri heterogenih glede na homogene spominske nize. Čeprav se je ta razlika odražala v močnejših signalih ERP z zakasnitvijo pri homogenih preskušanjih kot pri heterogenih preskušanjih, je to enako veljalo za ipsilateralne in kontralateralne elektrode, kar je povzročilo CDA, ki se med obema pogojema niso razlikovala. Po preučitvi nekaterih predpostavk, ki so bile vključene v naš pristop, bomo razpravljali o več posledicah naših rezultatov za interpretacije CDA in, bolj na splošno, za naše razumevanje VWM.

Manipulacija homogenosti

Subjektivna izkušnja nam pove, da pri vizualnem zaznavanju in prepoznavanju predmeta vedno zabeležimo tudi, kje se nahaja, tako glede sebe kot glede drugih predmetov v prizorišču. Dejansko je lahko kodiranje lokacije predmeta samodejno in obvezno (Logan, 1998). Kljub temu pa obstajajo tudi dokazi, da je mogoče posamezne značilnosti predmeta poudariti ali zmanjšati, ko so kodirane v WM (Marshall in Bays, 2013). Dejansko je bila logika našega postopka, da čeprav bi vsak element v nizu 1O1C1L ali 2O2C1L nujno zasedel ločeno lokacijo, bi narava pomnilniške sonde (poskus 1) ali kolesca za priklic (poskus 2) zmanjšala spodbudo za subjekti, da ohranijo povezavo med vsakim predmetom in njegovo lokacijo, edinstveno za preskus. Prvič, lokacija sonde/kolesa je bila vedno skladna s kategorijo dražljaja predmeta, ki se testira, kar pomeni, da si s subjektivne perspektive lokacije predmeta »ni bilo treba« zapomniti, ker bi biti zastopan na koncu sojenja. Drugič, ker je bila funkcija dražljaja, ki je bila preizkušena pri vsakem poskusu, eksplicitno vsebovana v sondi/kolesu, je bila funkcija rezanja lokacije sonde/kolesa odveč.

Ena od posledic naše zasnove je, da nekoliko paradoksalno zmanjša poudarek na razlagi učinka, ki je značilnost napak pri vezavi konteksta: napaka zamenjave. To pomeni, da čeprav se stopnja napak pri zamenjavi pri homogenih poskusih lahko vzame kot indeks neuspehov vezave konteksta, je ni mogoče uporabiti za primerjavo s heterogenimi poskusi, ker zamenjave v slednjem stanju niso bile mogoče. (Pravzaprav zaradi tega razloga ne moremo izključiti možnosti, da so preiskovanci napačno vezali predmete na lokacijo v nekaterih heterogenih preskušanjih.) Poleg tega je pri obravnavi stopenj napak zamenjave pomembno upoštevati, da je njihova občutljivost na raven vezave na kontekst zahteve bodo odvisne od drugih dejavnikov. Na primer, v študiji fMRI, ki je prav tako uporabljala manipulacijo homogenosti nabora dražljajev (3 M proti 1 M 1 1M2C), je bila stopnja napake zamenjave v homogenem stanju zanemarljivo majhna. Čeprav bi lahko ta izid razlagali kot neuspeh manipulacije homogenosti, je bila alternativna možnost, da so pri 3 M poskusih preiskovanci pridobili višjo raven kognitivnega nadzora, da bi izpolnili povečane zahteve glede vezave konteksta. V skladu s to alternativo so samo 3 M poskusi ustvarili izrazito višji signal zakasnitve v frontoparietalnih regijah, povezanih z nadzorom WM (Gosseries et al., 2018).

Posledice

Rezultati teh dveh poskusov skupaj odgovarjajo na eno kritično vprašanje o meritvah ERP dejavnosti, povezanih z WM, in postavljajo več novih.

CDA ne odraža "nereprezentativnih dejavnikov", ki so ojačani v homogenih spominskih nizih

Običajno CDA izhaja iz poskusov, v katerih so vsi elementi v pomnilniških nizih vzeti iz iste kategorije, pri čemer je barva daleč najpogosteje uporabljena. Ker se velikost nabora povečuje v takšnih homogenih naborih spominov, povečane zahteve po dejavnikih, ki niso predstavitev dražljaja sama po sebi, prispevajo k vse večjim težavam. To je bilo prikazano v tukaj predstavljenih podatkih s slabšo zmogljivostjo zakasnjenega prepoznavanja pri preskušanjih 3O kot pri preskušanjih 1O1C1L in preskušanjih 5O kot pri preskušanjih 2O2C1L v poskusu 1 ter s slabšo zmogljivostjo zakasnjenega priklica pri preskušanjih 3O kot pri preskušanjih 1O1C1L v poskusu 2. Primerljive koristi o heterogenosti nabora dražljajev so poročali tudi v prejšnjih študijah z uporabo drugih razredov dražljajev, na primer z barvami in orientacijami v primerjavi s samo barvami (Olson in Jiang, 2002), z obrazi in prizori v primerjavi s samo obrazi ali samo prizori (Cohen et al. , 2014) in s smermi gibanja in barvami v primerjavi s samo smermi gibanja (Gosseries et al., 2018). Kljub tem vzorcem v vedenju odsotnost razlik v CDA iz teh dveh stanj ne podpira predloga, ki je motiviral to raziskavo, to je, da lahko CDA delno indeksira delovanje kognitivnih procesov, razen aktivnega zadrževanja identitete postavk v WM.2 Namesto tega so sedanje ugotovitve skladne s perspektivo Hakima et al. (2019, str. 238), da "CDA sledi aktivnemu vzdrževanju objektnih datotek, predstavitev, ki temeljijo na predmetih, ki opazovalcem omogočajo integracijo sklopa funkcij in oznak, ki so povezane z vizualnimi objekti." Pomembna za to konceptualizacijo je predpostavka, da "...objektne datoteke zasidrajo epizodno predstavitev v določenem času in kraju in se razlikujejo od specifičnih vrednosti lastnosti, ki jih povezuje predmetna datoteka" Hakim et al. (2019, str. 537). Tukaj predstavljeni rezultati kažejo, da se to razlikovanje lahko nanaša celo na objekte z eno samo značilnostjo, ker kljub neobčutljivosti CDA na manipulacijo heterogenosti naši vedenjski rezultati kažejo (na ravni trenda), da predstavitev natančne vrednosti lastnosti usmerjenega -bar dražljaj je bil degradiran na homogenih glede na heterogene poskuse. Čeprav torej CDA sledi številu elementov v delovnem spominu, se zdi, da ne odraža kakovosti predstavitve dražljajev.

Nevronske korelate vezave na lokacijski kontekst je vsaj delno mogoče ločiti od prostorske pozornosti

Več študij (vključno s Hakim et al., 2019) je pokazalo, da je CDA mogoče ločiti od prostorske pozornosti. Sedanji rezultati kažejo, da lahko enako velja tudi za vsaj nekatere vidike vezave lokacije predmeta na njegovo identiteto. To je, čeprav je dobro ugotovljeno, da je mogoče lokacije, ki jih zasedajo predmeti, shranjeni med neprostorskimi nalogami WM, dekodirati/rekonstruirati iz EEG (Foster et al., 2017) in fMRI (Cai et al., 2019, 2020; Yu et al. , 2020) signalov, so bile s homogenostjo povezane razlike v ERP-jih z obdobjem zakasnitve, o katerih so poročali tukaj, vidne na ipsilateralnih elektrodah na ravni, primerljivi z ravnijo kontralateralnih elektrod. Ena od možnih razlag za to je lahko ta, da čeprav so bili predmeti v samo enem vidnem polju relevantni pri katerem koli posameznem poskusu, so bili proces ali procesi, občutljivi na povečan pomen vezave konteksta na homogene poskuse, uporabljeni za celotno vizualno sceno. (Nasprotno pa so retinotopično specifični učinki prostorske pozornosti verjetno vidni v lateraliziranih odmikih, opaženih za vsako vrsto preskušanja v obeh poskusih.) Druga možnost, ki ni nezdružljiva, je, da procesi, ki so ključni za vezavo konteksta prednostnih informacije o dražljaju so v večjem obsegu vključene med kodiranjem teh informacij v WM (v nasprotju z obdobjem zakasnitve, ki sledi). V skladu s to možnostjo je dejstvo, da je bil v obeh poskusih učinek heterogenosti že viden v ERP, medtem ko so bili nizi dražljajev še na zaslonu. Šele med predstavitvijo vzorca je bil učinek močnejši na kontralateralnih elektrodah. Če je to res, bi bilo to skladno s predpostavko, da vizualni delovni spomin morda sam po sebi ni spominski sistem, ampak je lahko sistem vizualne predstavitve splošnega namena, ki lahko po potrebi vzdržuje informacije v kratkih zamikih (Luck in Vogel, 2013, str. 394). Zaradi tega je morda v prihodnjem delu zanimivo primerjati učinke manipulacij, ki vežejo kontekst, na poskuse z in brez zamudnih obdobij.

CDA se bistveno razlikuje od signala fMRI z zakasnitvijo iz IPS

Prejšnje študije so pokazale, da se signali fMRI z zakasnitvijo iz IPS monotono spreminjajo z obremenitvijo pomnilnika in nasičijo zmogljivost delovnega pomnilnika posameznika (Todd in Marois, 2004; Xu in Chun, 2006), kar povečuje možnost, da sta ta signal in CDA morda indeksiranje podobnih osnovnih nevronskih procesov. Vendar tukaj predstavljeni rezultati CDA razkrivajo pomembno razliko med obema, saj je za razliko od CDA fMRI signal z zakasnitvijo iz IPS občutljiv na homogenost pomnilniškega niza (Gosseries et al., 2018; Cai et al., 2020). ). Zato je pri implicitnem sklepanju o enem od teh signalov na podlagi lastnosti drugega potrebna previdnost.

Reference

1. Adam KCS, Robison MK, Vogel EK (2018) Kontralateralna aktivnost zakasnitve sledi nihanjem v delovanju delovnega spomina. J Cogn Neurosci 30: 1229–1240.

2. Bettencourt KC, Xu Y (2016) Dekodiranje vsebine vizualnega kratkoročnega spomina pod motnjami v okcipitalnem in temenskem predelu. Nat Neurosci 19: 150–157.

3. Bays PM, Catalao RFG, Husain M (2009) Natančnost vizualnega delovnega spomina je določena z dodelitvijo skupnega vira. J Vis 9 (10):7, 1–11.

4. Cai Y, Sheldon AD, Yu Q, Postle BR (2019) Prekrivajoči se in različni prispevki lokacije dražljaja in prostorskega konteksta k neprostorskemu vizualnemu kratkoročnemu spominu. J Neurophysiol 121: 1222–1231.

5. Cai Y, Fulvio JM, Yu Q, Sheldon AD, Postle BR (2020) Vloga vezave lokacije in konteksta v neprostorskem vizualnem delovnem spominu. eNeuro 7: ENEURO.0430-20.2020.

6. Carlisle NB, Arita JT, Pardo D, Woodman GF (2011) Predloge pozornosti v vizualnem delovnem spominu. J Neurosci 31: 9315–9322.

7. Cohen MA, Konkle T, Rhee JY, Nakayama K, Alvarez GA (2014) Obdelava več vizualnih objektov je omejena s prekrivanjem v nevronskih kanalih. Proc Natl Acad Sci U|S|A 111:8955–8960.

8. Cowan N (2001) Magična številka 4 v kratkoročnem spominu: ponovna preučitev zmogljivosti mentalnega shranjevanja. Behav Brain Sci 24:87–114.

9. Delorme A, Makeig S (2004) EEGLAB: odprtokodno orodje za analizo dinamike EEG v enem poskusu, vključno z analizo neodvisnih komponent. J Neurosci Methods 134: 9–21.

10. Emrich SM, Al-Aidroos N, Pratt J, Ferber S (2009) Vizualno iskanje izzove elektrofiziološki marker vizualnega delovnega spomina. PLoS One 4:e8042.

11. Emrich SM, Riggall AC, LaRocque JJ, Postle BR (2013) Porazdeljeni vzorci aktivnosti v senzoričnem korteksu odražajo natančnost več elementov, shranjenih v vizualnem kratkoročnem spominu. J Neurosci 33: 6516–6523.

12. Ester EF, Sprague TC, Serences JT (2015) Parietalni in frontalni korteks kodirajo mnemonične predstavitve, specifične za dražljaje, med vizualnim delovnim spominom. Neuron 87: 893–905.

13. Foster JJ, Bsales EM, Jaffe RJ, Awh E (2017) Dejavnost alfa-pasu razkriva spontane predstavitve prostorskega položaja v vizualnem delovnem spominu. Curr Biol 27: 3216–3223.e6.

14. Fukuda K, Mance I, Vogel EK (2015a) Modulacija moči in z dogodki povezani počasni valovi zagotavljajo ločljive korelate vizualnega delovnega spomina. J Neurosci 35: 14009–14016.

15. Fukuda K, Woodman GF, Vogel EK (2015b) Individualne razlike v zmogljivosti vizualnega delovnega spomina. V: Mehanizmi senzoričnega delovnega spomina: pozornost in zmogljivost (Jolicoeur P, Lefebvre C, Martinez-Trujillo J, eds), str. 105–119. Amsterdam: Elsevier.

For more information:1950477648nn@gmail.com