Prispevek epizodnega dolgoročnega spomina k delovnemu spominu za vezave

Povzetek: Pričujoči poskusi podpirajo dva sklepa o omejitvi zmogljivosti delovnega pomnilnika (WM). Prvič, zagotavljajo dokaze za hipotezo o vezavi, zmogljivost WM je omejena z interferenco med vezavami, ne pa elementov. Drugič, kažejo, da epizodni LTM bistveno prispeva k vezavi pomnilnika, ko je zmogljivost WM raztegnjena do meje z večjimi velikostmi nabora. Testirali smo takojšnji spomin za nize parov beseda-slika. Z naraščajočo velikostjo nabora se je pomnilnik za vezave zmanjšal hitreje kot pomnilnik za elemente, kot je napovedala hipoteza o vezavi. Kljub temu je bila zmogljivost pri višjih nastavljenih velikostih stabilnejša od pričakovanega pomnilnika z omejeno zmogljivostjo, kar kaže na prispevek epizodnega dolgoročnega pomnilnika (LTM) za izogibanje omejitvi zmogljivosti WM. V podporo tej hipotezi prikazujemo dvojno disociacijo prispevkov WM in epizodnega LTM k zavezujočemu spominu: na zmogljivost pri nastavljenih velikostih, večjih od 3, je posebej vplivala proaktivna interferenca - vendar je bila imuna na vplive zakasnitve, polne distraktorja. V nasprotju s tem proaktivne motnje niso vplivale na delovanje pri nastavljeni velikosti 2, škodovalo pa mu je zakasnitev, polna distraktorja.

Cistanche izkušnje - Izboljšajte spomin

1. Uvod

V teorijah človeškega spomina se pogosto razlikuje med delovnim spominom (WM) in dolgoročnim spominom (LTM). WM razumemo kot sistem z omejeno zmogljivostjo, ki ima mentalne reprezentacije na voljo za obdelavo, medtem ko so v LTM informacije shranjene bolj trajno z domnevno neomejeno zmogljivostjo (Cowan, 2008). WM in LTM kažeta precejšnje strukturno in funkcionalno prekrivanje (Eriksson, Vogel, Lansner, Bergstr¨om in Nyberg, 2015; Lewis-Peacock in Postle, 2008; Ranganath, 2006; Ranganath in Blumenfeld, 2005; Ranganath, Cohen in Brozinsky, 2005) in odnos med temi sistemi je središče razprave med zagovorniki več modelov spomina, ki jih prikazujejo kot dva ločljiva sistema spomina (npr. Atkinson & Shiffrin, 1968; Baddeley, 2012; Barrouillet & Camos, 2012; Cowan, 2008) ali kot enoten spominski sistem (npr. Crowder, 1982; Melton, 1963; Nairne, 1990, 2002). Vmesne teorije med temi skrajnostmi konceptualizirajo WM kot podmnožico predstavitev LTM, ki so – za omejen čas – v povečanem stanju dostopnosti (Cowan, 1995; Oberauer, 2002). Tesna povezava med WM in LTM je tudi empirično dobro podprta. Meritve zmogljivosti WM so na primer močno povezane s sposobnostjo dolgoročnega pomnjenja (Unsworth, 2010; Wilhelm, Hildebrandt in Oberauer, 2013) in z asociativnim učenjem (Tamez, Myerson in Hale, 2008, 2012). Eden od načinov medsebojnega delovanja WM in LTM je, da lahko hitro oblikovane predstavitve v epizodnem LTM prispevajo k uspešnosti nalog, namenjenih testiranju WM (Cowan, 2019). Raziskovalci ne priznavajo vedno prispevka epizodnega LTM k uspešnosti v testih WM, vendar je njegova verodostojnost neizpodbitna: vsekakor epizodni spomin, ki ohranja informacije o dogodkih, ki smo jih doživeli že zdavnaj, ohranja tudi informacije o dogodkih pred nekaj sekundami. Vloga epizodnega spomina je samoumevna v modelih prostega priklica (npr. Davelaar, Goshen-Gottstein, Ashkenazi, Haarmann in Usher, 2005; Sederberg, Howard in Kahana, 2008), čeprav ne v modelih serijskega priklica (npr. npr. Lewandowsky & Farrell, 2008), ki je najpogosteje uporabljena paradigma za testiranje WM. Razlika med prostim in serijskim odpoklicem pa temelji bolj na zgodovinskem razkolu raziskovalnih tradicij kot na bistveni razliki (Grenfell-Essam & Ward, 2012; Ward, Tan in Grenfell-Essam, 2010). Na primer, eden od glavnih delovnih konjev raziskav WM, paradigma kompleksnega razpona (Daneman & Carpenter, 1980), je zelo podobna paradigmi neprekinjenega distraktorja v raziskavah o epizodnem LTM (Bjork & Whitten, 1974): Predstavitev seznama predmeti so prepleteni z obdobji obdelave distraktorja. V literaturi o epizodnem LTM se distraktorske naloge uporabljajo za izpodrivanje informacij iz WM, da se pridobi čistejša mera epizodnega LTM. Nekateri raziskovalci so trdili, da bi se lahko enako zgodilo pri zapletenih nalogah (McCabe, 2008; Unsworth & Engle, 2007), tako da uspešnost odraža znatno stopnjo priklica iz epizodnega LTM. Na splošno je Cowan (2019) trdil, da se epizodne sledi hitro ustvarijo v aktiviranem delu LTM in prispevajo k uspešnosti pri testih WM. Beukers, Buschman, Cohen in Norman (2021) so trdili, da se informacije, ki se uspešno vzdržujejo v nalogah WM, medtem ko ostanejo "nevralno tihe" (tj. jih ni mogoče dekodirati iz nevronske aktivnosti med intervalom hrambe), ne vzdržujejo v WM, ampak v epizodnem LTM. V podporo tej možnosti so raziskave pokazale, da je možno hitro oblikovanje epizodnih sledi LTM v nekaj sekundah (Huebner & Gegenfurtner, 2011; Verhaeghen, Vandenbroucke in Dierckx, 1998). Cilj te študije je razumeti, kako LTM prispeva k WM na podlagi predpostavke, da mora obstajati neka oblika ločevanja med vsebino WM in predstavitvami v LTM, ki odraža njihove različne funkcije. Zato pričujoče delo ne bo govorilo o razpravi o tem, ali sta WM in LTM strukturno ločena sistema. Namesto tega se osredotočamo na prepoznavanje funkcionalnih razlik med njimi, s pomočjo katerih lahko ugotovimo, v kolikšni meri je uspešnost pomnilniške naloge odvisna od WM in v kolikšni meri se opira na epizodni LTM.

Glavne kemične sestavine Cistanche deserticola

1.1. Zmogljivost WM je omejitev pri vezavah

Vprašanje, kako sta WM in LTM povezana, prvotno ni motiviralo sedanjih poskusov. Namesto tega je bilo izhodišče naše preiskave: Zakaj je zmogljivost WM omejena? Ena od hipotez o naravi te omejitve zmogljivosti je, da postavlja posebno omejitev za zapomniti začasne vezave (Oberauer, 2019). Ta vezavna hipoteza navaja, da se omejitev WM nanaša na kratkoročno vzdrževanje vezav, ne pa elementov. Spomin za predmete je definiran kot sposobnost zapomniti si, kateri posamezni predmeti (npr. besede, vizualni predmeti) so se nedavno pojavili. To je mogoče doseči z vzdrževanjem visoke stopnje aktivacije predstavitev predstavljenih predmetov, kar je v nekaterih teorijah WM edina oblika vzdrževanja (npr. Davelaar et al., 2005; Ma, Husain in Bays, 2014). Pomnilnik elementov pogosto zadošča, da si zapomnimo, kateri elementi so bili vključeni v trenutni pomnilniški niz – tisti z najvišjo stopnjo aktivacije –, ne pa tudi za pomnjenje strukture pomnilniškega niza (npr. vrstni red elementov). Veze razumemo kot začasne povezave med predstavitvami elementov, ki kodirajo odnose med njimi (npr. kateri predmet je bil predstavljen skupaj s katero besedo) ali odnose med predmeti in njihovim kontekstom (npr. kateri predmet je bil predstavljen na kateri lokaciji oz. katera beseda je bila predstavljena na katerem zaporednem mestu seznama). Napaka pri povezovanju pomnilnika, medtem ko je pomnilnik elementa nedotaknjen, se kaže v značilnih napakah pri testih WM. Na primer, pri serijskem priklicu se ljudje pogosto spomnijo elementov seznama, vendar jih reproducirajo v napačnem vrstnem redu (Henson, 1996). Pri preizkusu WM za prostorske nize objektov si udeleženci zelo dobro zapomnijo, kateri objekti so bili v nizu in katere lokacije so bile zasedene, vendar pogosto ne uspejo vsakemu objektu dodeliti njegove pravilne lokacije (Pertzov, Dong, Peich in Husain). , 2012). Hipoteza o vezavi navaja, da je zmogljivost WM omejevalni dejavnik za kratkoročno vzdrževanje vezav, ne pa elementov. Pomnilnik za elemente se vzdržuje v aktiviranem delu LTM, ki je del sistema WM, vendar zanj ne velja omejitev zmogljivosti (Cowan, 1995; Oberauer, 2009a). Hipotezo o vezavi je mogoče preizkusiti z izkoriščanjem primarne eksperimentalne ugotovitve, ki prikazuje omejena zmogljivost WM: učinek nastavljene velikosti. Ko se število elementov, ki jih je treba hraniti v WM, povečuje, se uspešnost ljudi strmo zmanjšuje (glej sliko 1 za nekaj primerov). Hipoteza vezave nakazuje, da bi moral z naraščajočo velikostjo nabora pomnilnik za vezave upadati, medtem ko bi moral biti pomnilnik za elemente (večinoma) neokrnjen. Oberauer (2019) je predložil dokaze za to napoved v dveh poskusih testiranja takojšnjega spomina za sezname besed različnih velikosti. Pomnilnik za sonde na določenih položajih na seznamu je bil preizkušen s preizkusi prisilne izbire z več alternativami, v katerih so nekatere alternative predstavljale napake postavk (tj. besede, ki niso na seznamu), medtem ko so druge predstavljale napake vezave (tj. besede na seznamu z drugega kot preizkušenega položaja ). Stopnje napak udeležencev so se povečevale z dolžino seznama in to je bilo skoraj izključno zaradi zavezujočih napak (glej Cowan, 2022). Dodatna podpora za hipotezo o vezavi izhaja iz študij individualnih razlik, ki so pokazale, da je zmožnost vzdrževanja začasnih vezav močno povezana s tekočo inteligenco in bo verjetno povzročila visoke korelacije med uspešnostjo nalog WM in testi inteligence (Chuderski, 2019). ; Wilhelm et al., 2013). Do danes je bila trditev, da je zmogljivost WM omejena zaradi motenj med vezavami, eksperimentalno raziskana samo za vezave elementov na njihove ustrezne serijske položaje na seznamu. Vendar učinek velikosti nabora na zmožnost zapomniti si razmerje med postavkami seznama in njihovim položajem morda ni čisti odraz omejitve zmogljivosti za vzdrževanje vezav. To je zato, ker se velikost nabora lahko zamenja z razlikovalnostjo serijskih položajev. Več formalnih modelov serijskega odpoklica implicira takšno zmedo. Na primer, v modelu Start-End (Henson, 1998) so serijski položaji predstavljeni s ponderirano kombinacijo označevalca za začetek seznama in označevalca za konec. Posebnost teh predstavitev položaja je nižja na sredini seznama kot bližje začetku in koncu – kar povzroča učinke primarnosti in nedavnosti. Ko se dolžina seznama poveča, je več elementov dodeljenih položajem, ki so bolj oddaljeni od začetka in konca, tako da se povprečna položajna razlikovalnost zmanjša. V drugem modelu (Botvinick & Watanabe, 2007) se domneva, da so serijski položaji podobni predstavitvam numeričnih količin. Višje količine so manj značilne kot nižje – na primer, lažje je razlikovati med 1 in 2 predmetoma kot med 6 in 7. Ko se dolžina seznama poveča, se zaposlijo položaji, ki ustrezajo višjim številkam, kar spet pomeni, da je povprečna položajna vrednost razločnost na seznamu se zmanjša. Zato smo v tej študiji želeli preizkusiti hipotezo o vezavi za drugo obliko vezav v WM: vezi med besedami in slikami. Prednost te izbire materialov je, da ni znane zmede med velikostjo pomnilniškega niza in razlikovalnostjo predstavitev, ki so medsebojno povezane: na parno razlikovanje med besedami ali slikami, naključno vzorčenimi iz skupine, ne bi smelo vplivati, kako veliko besed ali slik je vključenih v pomnilniški niz. Prejšnje delo z uporabo podobne paradigme probed-recall za raziskovanje spomina za kratke sezname besednih parov (Murdock Jr., 1963) je pokazalo, da se verjetnost priklica pravilnega para zmanjšuje s povečanjem velikosti nabora. Zato je ta naloga primerna za nadaljnje raziskovanje prispevka elementa in veznega pomnilnika k učinku nastavljene velikosti. V skladu s hipotezo o vezavi interferenca med vezavami selektivno omeji zmožnost njihovega vzdrževanja. Zato bi morali še vedno pričakovati, da povečanje velikosti nabora močno poslabša sposobnost ljudi, da si zapomnijo, katera beseda je bila kombinirana s katero sliko. Hkrati pa povečanje nastavljene velikosti ne bi smelo imeti vpliva ali pa bi moralo imeti veliko bolj prijazen učinek na sposobnost ljudi, da si zapomnijo posamezne elemente (tj. da se spomnijo, katere besede ali slike so videli v trenutnem poskusu). Napoved za pomnilnik elementov ni, da sploh ni učinka nastavljene velikosti, ker če pomnilnik elementa ni omejen z zmogljivostjo WM, je še vedno omejen z dejavniki, ki omejujejo dostop do epizodnih LTM.1 Vendar pa pričakujemo, da bo učinek nastavljene velikosti da ne pokaže podpisa omejitve zmogljivosti, kot je pogosto opaženo pri testih WM: stabilna zmogljivost na visoki ravni za nastavljene velikosti znotraj zmogljivosti, ki ji sledi strmo upadanje, ko nastavljena velikost preseže zmogljivost.

Slika 1. Reprezentativne ugotovitve, ki prikazujejo učinek nastavljene velikosti na natančnost (povzeto po Oberauer et al., 2018). (A) Serijski priklic v enostavnih in kompleksnih testih razpona z verbalnimi materiali (Unsworth & Engle, 2006). (B) Razpon tekaškega spomina (Bunting, Cowan in Scott Saults, 2006). (C) Prepoznavanje predmeta (McElree & Dosher, 1989). (D) Standardni N-back (Jonides et al., 1997) in različica N-back, v kateri so naslednji dražljaji predstavljeni v N stolpcih, tako da se vsak dražljaj pojavi v istem stolpcu kot en N korakov nazaj (Verhaeghen & Basak, 2005). (E) Posodabljanje WM s števkami in aritmetičnimi operacijami (Oberauer & Kliegl, 2001). (F) Zaznavanje sprememb z nizi barvnih kvadratkov (Adam, Mance, Fukuda in Vogel, 2015).

1.2. Pričujoča študija

Prvi cilj te študije je bil zagotoviti nov test vezne hipoteze o zmogljivosti WM. To smo dosegli s poskusom 1, vendar je ta poskus razkril tudi močan namig, da je epizodni LTM bistveno prispeval k našemu preizkusu zavezujočega pomnilnika, zlasti pri večjih velikostih nabora. Zato je bil naš drugi cilj raziskati ta prispevek in ga izolirati od prispevka WM k zavezujočemu spominu. To smo storili z uvedbo manipulacij, za katere se domneva, da posebej motijo ​​bodisi WM, kot je uvedba distraktorske naloge pred testom (npr. Peterson & Peterson, 1959) ali epizodni LTM, z uvedbo proaktivnega motenja (Cowan, 2005). Želeli smo raziskati, pri kateri nastavljeni velikosti vsaka od teh manipulacij vpliva na zmogljivost pomnilnika v takojšnjem 4-alternativnem testu prepoznavanja prisilne izbire.

2. Poskus 1

V poskusu 1 smo želeli preveriti hipotezo o vezavi s testiranjem spomina subjektov za različno število parov beseda-slika. Pri testu je bil spomin nastavljen bodisi s slikami ali besedami, subjekti pa so morali izbrati drugi element testiranega para izmed štirih možnosti odgovora. Te možnosti so vključevale tarčo in tri različne vrste vab: (1) vaba znotraj poskusa: dražljaj, ki je bil del para v trenutnem paru, ne pa testiranega para; (2) stara vaba: dražljaj, ki je bil del para v prejšnjem poskusu; in (3) nova postavka: dražljaj, ki ni bil uporabljen v nobenem poskusu. Ta test je bil zasnovan za razlikovanje predmetnega in veznega spomina: Za zavrnitev vabe znotraj poskusa je potreben pomnilnik za pravilno povezovanje med izbrano sliko (ali besedo) in ciljno besedo (ali sliko). Če imajo preiskovanci nedotaknjen spomin predmeta, vendar ne zavezujočega spomina, bi lahko izključili stare in nove vabe, vendar bi morali z enako verjetnostjo izbirati med ciljno vabo in vabo znotraj preskušanja. Če v WM nimajo niti vezave niti pomnilnika predmetov, ampak nekaj signala poznavanja predhodno predstavljenih elementov na splošno, ki jim omogoča izključitev nove vabe, potem bi izbrali med tarčo, vabo znotraj poskusa in staro vabo. Če sploh nimajo spomina, morajo ugibati med vsemi štirimi možnostmi odgovora (glej Bartsch, Loaiza in Oberauer, 2019; Oberauer, 2019; Wilhelm et al., 2013 za podobne pristope). Če je zmogljivost WM resnično omejena zaradi motenj med vezavami, medtem ko omejitev zmogljivosti WM ne vpliva na pomnilnik elementov, potem bi se morali ljudje dokaj dobro izogniti napakam pri predmetih (tj. izbiranju starih ali novih vab), ne glede na velikost nastavljene velikosti, vendar bi morali kažejo močno povečanje napak pri vezavi (tj. pri izbiri vabe znotraj poskusa), ko velikost nastavljene velikosti doseže in preseže zmogljivost WM (tj. okoli 3–4 pare). Zato bi se morala učinkovitost zmanjšati z naraščajočimi velikostmi nabora, to povečanje pa bi moralo biti predvsem posledica višjega odstotka napačno izbranih vab pri preskusu.

kitajsko zelišče cistanche

2.1. Metoda

2.1.1. Udeleženci

Zbrali smo podatke od 20 udeležencev za poskus 1 (povprečna starost=23.67; 15 žensk). Za ta in naslednje poskuse smo izbrali začetno velikost vzorca N=20, ker zadošča za odkrivanje srednjih do velikih učinkov pri zasnovah znotraj osebkov in ker je znano, da so učinki velikosti pomnilniškega sklopa veliki. Uporaba Bayesove statistike pomeni, da se lahko velikost vzorca poveča v primeru dvoumnih dokazov, dokler dvoumnost ni razrešena (Rouder, 2014; Sch¨onbrodt, Wagenmakers, Zehetleitner in Perugini, 2017); to je bilo potrebno za eksperimente 2, 3, 4 in 5. V tem in naslednjih poskusih so sodelovali le udeleženci, katerih materni jezik je nemščina, stari med 18 in 35 let in ki so poročali o normalnem ali popravljenem na normalen vid. Vsi so bili študentje, vpisani na Univerzo v Zürichu ali ETH Zürich. Udeleženci so pred študijo podpisali informirano soglasje in na koncu so bili seznanjeni. Eksperimentalni protokol tega in vseh naslednjih poskusov je v skladu s predpisi Odbora za etiko Fakultete za umetnost in družbene vede Univerze v Zürichu. Ta in vsi naslednji poskusi so bili izvedeni osebno v laboratoriju.

2.1.2. Materiali in postopek

Za merjenje delovnega pomnilnika za vezave in različne pogoje obremenitve WM smo zaporedno predstavili poljubne pare besednih slik pri nastavljenih velikostih 2, 3, 4, 6 in 8 (glej sliko 2). Besede so bile izbrane iz skupine 1198 nevtralnih besed iz Berlinskega seznama čustvenih besed (BAWL-R, Vo et al., 2009), z najmanjšo dolžino 2 in največjo dolžino 10 črk. Besede so imele povprečno frekvenco 59,33 na milijon. Slike so bile sestavljene iz skupine 2400 fotografij predmetov iz resničnega sveta (Brady, Konkle, Alvarez in Oliva, 2008). Besede in slike vsakega poskusa so bile vzete iz teh skupin brez zamenjave, tako da je vsak dražljaj uporabljen samo v enem poskusu. Vsak par je bil predstavljen 900 ms s 100 ms intervalom med dražljaji. Po intervalu hrambe 1000 ms je bil takojšnji spomin testiran za naključno polovico predstavljenih parov v naključnem vrstnem redu s postopkom prisilne izbire s štirimi alternativami. V poskusih z liho oštevilčeno serijo velikosti 3 je bil testiran samo eden od treh parov. V polovici poskusov so bili preiskovanci označeni z besedo para in so morali izbirati med štirimi slikami, prikazanimi okoli nje, tako da so kliknili možnost, za katero so mislili, da je bila predstavljena skupaj z besedo pri kodiranju (pogoj besedne iztočnice). V drugi polovici poskusov so bili preiskovanci nakazani s sliko in so morali izbrati med 4 besedami (pogoj slike-iztočnice). Štiri možnosti so vedno vsebovale pravilen predmet, vabo iz istega preizkusa, vabo iz prejšnjega preizkusa (stara vdorna vaba; izbrana iz katerega koli naključno izbranega prejšnjega preizkusa) in nov predmet (nova vaba). Ponovno je bil ta test zasnovan za razlikovanje predmeta in veznega spomina: Za zavrnitev vabe znotraj poskusa je potreben pomnilnik za pravilno vezavo med izbrano sliko (ali besedo) in ciljno besedo (ali sliko). Če subjekti nimajo nedotaknjenega vezalnega spomina, bi z enako verjetnostjo izbirali med ciljno vabo in vabo znotraj poskusa. Podobno zavrnitev stare poskusne vabe zahteva spomin za pravilne elemente trenutnega poskusa. Le če preiskovanci sploh nimajo spomina, bi z enako verjetnostjo ugibali med vsemi štirimi možnostmi. Vaba znotraj preskušanja je bila vedno vzeta iz para, ki je bil predstavljen tik pred ciljnim parom ali za njim, da bi nadzorovali vse večje spremembe konteksta v parih znotraj preskušanja pri večjih velikostih nabora. Razlog za testiranje samo polovice predstavljenih parov je bil, da smo se želeli izogniti ponavljanju katere koli možnosti odgovora med testi, da bi čim bolj zmanjšali odvisnosti med odgovori v istem preskusu. Zato so bile samemetrijske vabe vzete iz netestiranih parov. Enourni poskus je obsegal 80 poskusov, z 8 poskusi na kombinacijo iztočnice (beseda proti sliki) in velikosti nabora (2,3,4,6 in 8).

2.1.3. Analiza podatkov

Podatke eksperimenta 1 smo analizirali z Bayesovo hierarhično logistično regresijo, ki napoveduje pravilne ali nepravilne odzive v 4-testu AFC glede na velikost pomnilniškega niza. Pravilni odzivi so bili opredeljeni kot izbira ciljnega predmeta med alternativami (tj. vaba med poskusom, stara vaba za vdor, nova vaba). Vključili smo naključno prestrezanje udeležencev in naključni naklon za fiksni učinek (tj. nastavljeno velikost). Fiksni učinek je bil nastavljen v velikosti in je bil vključen kot neprekinjen napovedovalec v modelu. Če smo ugotovili kakršen koli učinek nastavljene velikosti, smo preizkusili, ali je bil posledica zmanjšanega pomnilnika za vezave, kar bi se pokazalo v povečanju verjetnosti, da bi izbrali isto poskusno vabo pred vsemi preostalimi možnostmi. To smo implementirali v Bayesovo hierarhično logistično regresijo, ki napoveduje verjetnost napak v testu 4-AFC ločeno za vsako vrsto napake (vdor v istem poskusu, stara vaba vdora in nova vaba) glede na velikost nabora pomnilnika. Opozoriti je treba, da štiri odvisne spremenljivke niso neodvisne, ker je število odgovorov za vsako od 4 kategorij (pravilno, vdor v istem poskusu, stara vaba vdora in nova vaba) enaka ena. Zato je ena od teh analiz odveč. Kljub temu poročamo o vseh štirih, da bi na najbolj pregleden način predstavili dokaze o učinku nastavljene velikosti na vsako kategorijo odgovorov. Model je bil implementiran v paketu R brms (Bürkner, 2017, 2018). Regresijski koeficienti so bili podani po Cauchyju z lestvico 0,353. Te lestvice so bile izbrane, ker so bile pred kratkim predlagane kot privzete prednosti za primerjave modelov z logističnimi modeli (Oberauer, 2019). Za korelacijske matrike smo uporabili popolnoma neinformativne prednosti, tako imenovane prioritete LKJ s parametrom oblike 1. Izračunali smo Bayes Dejavniki za oceno moči dokazov za učinek vsakega napovedovalca s primerjavo modela, ki vključuje ta napovedovalec, z modelom, ki ga izključuje. Podobno smo preizkusili dokaze, vključno z izrazom interakcije kot naključnim učinkom – kjer je bilo primerno – in ga ohranili za nadaljnje primerjave modelov, če so obstajali dokazi za to. Modeli, ki so izključili glavni učinek, so izključili samo njegov fiksni učinek, vendar so ohranili njegov naključni učinek. Za primerjavo modelov smo uporabili Bayesov faktor, izračunan z mostnim vzorčevalnikom (Gronau, Singmann in Wagenmakers, 2017), ki je vključen v paket orožja. BF10, večji od 1, dokazuje učinek; BF10, nižji od 1, daje dokaz proti učinku in s tem dokaz za ničelno hipotezo. Moč dokaza za ničelno hipotezo je BF01=1/BF10. BF10 10 pomeni, da so podatki 10-krat bolj verjetni po alternativni hipotezi kot po ničelni hipotezi. Običajno velja, da BF > 3 zagotavljajo pomemben dokaz za eno hipotezo pred drugo. Uporabili smo algoritem MCMC (implementiran v Stan; Carpenter et al., 2017), ki je ocenil posteriorje z vzorčenjem vrednosti parametrov, sorazmernih s produktom predhodnega in verjetnosti. Ti vzorci so ustvarjeni prek 4 neodvisnih Markovljevih verig, s po 1000 ogrevalnimi vzorci, ki jim sledi 50.000 vzorcev, vzetih iz posteriorne porazdelitve, ki so bili obdržani za analizo. Po Gelmanu et al. (2013) smo potrdili, da so 4 verige konvergirale k isti posteriorni porazdelitvi, tako da smo preverili, ali je bila statistika ̂R – ki odraža razmerje variance med verigami in variance znotraj verige.<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).

Slika 2. Ilustracija paradigme poskusa 1. Preiskovancem je bil zaporedno prikazan seznam parov beseda-slika v različnih nastavljenih velikostih. Takojšnji spomin je bil testiran za polovico parov v naključnem vrstnem redu, bodisi z namigom s sliko ali besedo. Preiskovanci so morali izbirati med štirimi možnostmi odgovora, ki so obsegali pravilen predmet, vabo iz istega preizkusa, vabo iz starega preizkusa in nov predmet.

2.2. Rezultati

Slika 3 prikazuje povprečno verjetnost izbire vsake od štirih možnosti odgovora v nastavljenih velikostih. Zainteresirani bralec lahko najde tudi srednji delež pravilnih odgovorov, razčlenjen po vrsti iztočnice, serijskem položaju in izhodnem položaju v dodatku (sl. S2A, sl. S 3A, sl. S 4A). Tabela 2 navaja formule, korelacije znotraj razreda in število opazovanj polnih modelov hierarhičnih logističnih regresijskih modelov.

2.2.1. Natančnost

Naše prvo vprašanje je bilo, ali obremenitev pomnilnika (tj. velikost nabora) vpliva na verjetnost izbire pravilne možnosti. Bayesova hierarhična logistična regresija je pokazala glavni učinek velikosti nabora (BF10=5,2 × 1010) v primerjavi z modelom, ki izključuje njen fiksni učinek. Vendar, kot je prikazano na sliki 2, se je povprečna verjetnost izbire pravilnega elementa zmanjšala samo od velikosti nabora 2 do 4, pri čemer se je zmogljivost izravnala med velikostmi nabora 4 do 8. Da bi ocenili dokaze za to upočasnitev nabora, učinek velikosti smo primerjali modele z različnimi kodami nastavljenih velikosti. Zamenjali smo linearno padajoči napovedovalec velikosti nabora z alternativnimi napovedovalci, v katerih je kodiranje velikosti nabora odražalo različne možne platoje (tabela 1). Model, ki je napovedal pravilno verjetnost odziva z izravnavo nastavljene velikosti pri vrednosti 4 in več, je najbolje opisal podatke; v primerjavi z modelom, ki predvideva linearni padec v vseh nastavljenih velikostih, je imel prednost z BF10 8,12 × 104 (glej tabelo 1) za primerjave modela linearnega padca z vsemi možnimi platoji).

2.2.2. Vrste napak

Naše drugo vprašanje je bilo, ali je bil ta učinek nastavljene velikosti posledica zmanjšanega pomnilnika za vezave, kar bi se pokazalo v povečanju verjetnosti, da bi izbrali isto poskusno vabo nad vsemi preostalimi možnostmi. Zato smo uporabili Bayesovo hierarhično logistično regresijo, ki napoveduje verjetnost napak v testu 4-AFC ločeno za vsako vrsto napake (vdor v istem poskusu, stara vaba vdora in nova vaba) glede na velikost nabora pomnilnika. Ugotovili smo, da je bil učinek nastavljene velikosti v celoti posledica izbire iste poskusne vabe (BF10=9.18 × 1010), saj je bilo dokazov proti učinku nastavljene velikosti za obe drugi vrsti napak, izbiro starih poskusnih vdorov. (BF10=12.37), kot tudi nove elemente (BF01=8.97).

2.2.3. Vhodno-izhodna razdalja

Nazadnje smo pregledali vpliv vhodno-izhodne razdalje na verjetnost izbire pravilnega odziva. Kot je prikazano na sliki 4, spomnimo se

Tabela 1: rezultati Bayesove hierarhične logistične regresije, ki napovedujejo število pravilnih odgovorov v 1. poskusu.

Opomba: vsi modeli vključujejo udeleženca kot naključen učinek. Za preizkuse vsakega napovedovalca velikosti nabora (1–4) prva vrstica predstavlja Bayesov faktor (BF) vsakega modela (prikazanega v različnih stolpcih) v primerjavi z linearnim modelom [1]. Druga vrstica prikazuje BF modela z uporabo ustreznega omejenega napovedovalca glede na najboljši model. Model, natisnjen krepko, je najboljši model v primerjavi z modelom Null.

Slika 3. Učinkovitost takojšnjega spomina v poskusu 1. Plošča A prikazuje verjetnost izbire pravilnega predmeta med nastavljenimi velikostmi. Plošče B, C in D prikazujejo verjetnost izbire vabe v poskusu, stare vabe oziroma nove vabe. Vrstice napak predstavljajo 95-odstotni interval zaupanja znotraj osebe.

2.3. Diskusija

Cilj eksperimenta 1 je bil preizkusiti hipotezo o vezavi za vezi med predmeti. Rezultati podpirajo hipotezo o vezavi, saj je bil učinek nastavljene velikosti posledica izključno zmanjšanega pomnilnika za vezave, kar se je pokazalo v povečanju verjetnosti, da izberemo isto poskusno vabo nad vsemi preostalimi možnostmi. Nepričakovano se je škodljiv učinek obremenitve pomnilnika na WM upočasnil po 4 parih, pri čemer so bili udeleženci primerljivo uspešni pri takojšnji pomnilniški nalogi v velikostih nabora 4, 6 in 8. To je bilo presenetljivo, saj so prejšnje raziskave dosledno pokazale, da so v različnih paradigmah WM, natančnost za vezave elementa in konteksta nenehno pada – pogosto pospešeno – z naraščajočimi velikostmi nabora (za pregled: Oberauer et al., 2018: Benchmark 1.1 in slika 1). Upočasnitveni učinek nastavljene velikosti ni tisto, kar bi morali pričakovati od pomnilnika z omejeno zmogljivostjo, ker pomeni, da ko je predstavljenih več informacij, se več informacij ohrani v pomnilniku. Za ponazoritev slika 5A prikazuje vrednosti K, ki odražajo število parov, ki so si jih zapomnili v nastavljenih velikostih, kar kaže, da so se ocene zmogljivosti nenehno povečevale z nastavljeno velikostjo (glejte dodatno sliko S 1 za ocene K na podlagi 50-odstotne verjetnosti ugibanja). Ena od možnih razlag za upočasnjujoč učinek velikosti nabora je, da se udeleženci vsaj delno zanašajo na svoj epizodni LTM za vzdrževanje vezave beseda-slika, vpliv LTM pa se povečuje z večjimi velikostmi nabora na tak način, da se zmogljivost pri nastavljenem nivoju zniža. velikosti 4 do 8 na ravni natančnosti, ki jo je mogoče vzdrževati samo z uporabo LTM. Zato domnevamo, da pri večjih velikostih nabora epizodni LTM močno prispeva k uspešnosti v naši nalogi WM – zlasti ne prispeva samo k pomnilniku elementov, temveč tudi k veznemu pomnilniku. Da bi preizkusili to hipotezo, smo v poskusih 2 in 3 manipulirali z uporabnostjo zanašanja na epizodne predstavitve LTM z induciranjem proaktivnega vmešavanja v enega od pogojev. Če epizodni LTM posebej prispeva k zmogljivosti pri večjih velikostih nizov, mora biti učinek proaktivne interference (PI) prisoten samo pri večjih velikostih nizov. Nasprotno pa pri manjših velikostih nabora, kjer je zmogljivost odvisna od predstavitev WM, PI ne bi smel imeti nobenega učinka, ker WM ščiti svojo vsebino pred PI (Cowan, 2005; Cowan, Johnson in Scott Saults, 2005; Halford, Maybery in Bain , 1988; Oberauer, Awh in Sutterer, 2017; Wickens, Born in Allen, 1963; Wickens, Moody in Dow, 1981). V poskusih 4 in 5 smo preizkusili obratno hipotezo, da distraktorska naloga med intervalom zadrževanja, ki bi morala selektivno škodovati WM, vpliva na zmogljivost samo pri kratkih nastavljenih velikostih. Nadaljnja ugotovitev je bila relativno visoka zmogljivost na kratkih vhodno-izhodnih razdaljah. Ta ugotovitev je združljiva z našo predpostavko, da je zmogljivost WM omejena z motnjami med vezavami, če naredimo eno dodatno predpostavko: pri večjih velikostih nabora so zadnji predstavljeni pari tisti, ki se prednostno vzdržujejo v WM. Razloga za to sta lahko dva. Ena je, da je motnja v WM večinoma retroaktivna, zato so prej predstavljeni pari najbolj poškodovani zaradi motenj. Druga možnost je, da so prej predstavljeni pari namenoma dodeljeni epizodnemu LTM, ker imajo najdaljši čas, da se vzpostavijo v epizodnem spominu. Na podlagi teh predpostavk so zadnji predstavljeni pari najbolj dostopni v WM, zlasti če so preizkušeni zgodaj v izhodnem zaporedju. Pri kasnejših preizkusih so vse bolj pokvarjeni zaradi izhodnih motenj iz predhodnih preizkusov, ki jih povzroča pridobivanje drugih parov iz epizodnega pomnilnika v WM. Pri preizkušanju hipoteze, da epizodni LTM posebej prispeva k zmogljivosti pri večjih velikostih nabora v naslednjih poskusih, bomo zato raziskali tudi, ali je zmogljivost za pare s kratkimi vhodno-izhodnimi razdaljami selektivno zaščitena pred PI in je selektivno ranljiva za sekundarno nalogo motenj, tudi pri večjih nastavljenih velikostih.

Slika 4. Verjetnost izbire pravilnega odgovora glede na vhodno-izhodno razdaljo in nastavljene velikosti v poskusu 1. Vrstice napak prikazujejo intervale zaupanja med osebami.

3. Poskusa 2 in 3

V poskusih 2 in 3 smo želeli raziskati prispevek epizodnega LTM k naši nalogi vezave WM pri različnih velikostih nabora. Preizkusili smo hipotezo, da LTM močneje prispeva k uspešnosti pri večjih velikostih nabora. V poskusu 1 smo uporabili dražljaje, ki so edinstveni za poskus, to pomeni, da je bila vsaka beseda in vsaka slika predstavljena samo enkrat v vseh poskusih. V poskusih 2 in 3 smo sprožili proaktivno interferenco s ponavljanjem istih besed in slik iz zaprtega nabora elementov, vendar v novih kombinacijah, in to stanje primerjali s stanjem z dražljaji, edinstvenimi za poskus. Poleg tega smo raziskali velikosti naborov v večjem razponu (1, 2, 3, 6, 8 in 30 parov v poskusu 2; 2, 3, 8 in 16 parov v poskusu 3). Če upočasnjujoči učinek velikosti nabora, opažen v poskusu 1, odraža asimptoto uspešnosti, ki jo določa epizodni LTM, potem bi se moral razširiti na še višje velikosti nabora. V tem primeru mora biti pomnilnik za 16 ali 30 parov na enaki ravni kot pomnilnik za 6 ali 8 parov.

3.1. Metoda

3.1.1. Udeleženci

Zbrali smo podatke o 30 udeležencih za poskus 2 (povprečna starost=23.21; 22 žensk) in podatke o 40 udeležencih za poskus 3 (povprečna starost=23.0; 29 žensk ).

3.1.2. Materiali in postopek

Preizkušamo pomnilnik za vezave v 2. poskusu pri nastavljeni velikosti 2, 3, 6, 8 in nastavljeni velikosti 30 ter v 3. poskusu pri nastavljeni velikosti 2, 3, 8 in nastavljeni velikosti 16 v pogojih s proaktivnimi motnjami in brez njih (PI ). Poskus 2 je vključeval dve seji `a 1-h, ki sta vsebovali 120 poskusov, z 20 poskusi na pogoj za vsako majhno velikost niza (2,3,6,8) in petimi poskusi za velikost niza 30. Pogoji (PI vs. brez PI) se med sejami razlikujejo. Vrstni red sej je bil uravnotežen med udeleženci. V seji PI so bili dražljaji vzeti iz nizov dvanajstih besed in dvanajstih slik za majhne nize (2,3,6,8) in iz nizov 45 besed in 45 slik za niz velikosti 30. Teh 45 dražljajev je vključevalo dvanajsterico iz zaprtega niza majhnih množic velikosti. V seji brez PI so bili dražljaji ponovno črpani brez zamenjave iz velikih sklopov poskusa 1. Poleg teh sprememb je paradigma sledila paradigmi iz poskusa 1. Poskus 3 je prav tako potekal iz dveh sej `a 1- h poskus, ki obsega 208 poskusov, s 13 poskusi na pogoj za vsako velikost niza. Pogoji (PI proti brez PI) so se med sejami spreminjali, namig (beseda proti sliki) pa je bil znotraj udeležencev nespremenjen (polovica udeležencev je bila vedno napotena z besedami, druga polovica pa s slikami).2 V PI seji so bili dražljaji vzeti iz sklopov 24 besed in 24 slik.3 Poleg teh sprememb je paradigma sledila tisti iz Eksperimenta 2.

3.1.3. Analiza podatkov

Eksperimenta 2 in 3 smo analizirali z uporabo Bayesove hierarhične logistične regresije, ki napoveduje pravilne ali nepravilne odzive v 4-testu AFC glede na velikost nabora in proaktivne motnje. Spet so bili pravilni odgovori opredeljeni kot izbira ciljne postavke med alternativami (tj. vdor znotraj seznama, stari vdor, novo). Fiksni učinki so bili proaktivna interferenca in velikost nastavljene velikosti, slednja pa je bila vključena v model kot neprekinjeni napovedovalec, ki se povečuje pri majhnih velikostih nabora in upočasnjuje pri velikosti nabora 4 in večjih (tj. 6, 8 in 30 za Exp2, 8 in 16 za eksperiment 3), kot je določeno v poskusu 1 (tj. kodiranje III v tabeli 1). Model je vključeval naključno prestrezanje, naključne naklone nastavljene velikosti in proaktivno motenje.

3.2. Rezultati

Sliki 6 in sliki 7 prikazujeta povprečno verjetnost izbire vsake od štirih možnosti odziva kot funkcijo nastavljene velikosti in pogojev proaktivne motnje za poskus 2 oziroma 3. Zainteresirani bralec lahko najde tudi povprečni delež pravilnih odgovorov, razčlenjen po vrsti iztočnice, serijskem položaju in izhodnem položaju v Dodatku (sl. S2B in C, sl. S 3B in C, sl. S 4B in C) . Tabela 2 navaja formule, korelacije znotraj razreda in število opazovanj polnih modelov hierarhičnih logističnih regresijskih modelov.

Slika 5. Ocene zmogljivosti K v nastavljenih velikostih in pogojih (A) 1. poskusa, (B) 2. poskusa, (C) 3. poskusa, (D) 4. poskusa in (E) 5. poskusa.

3.2.1. Natančnost

Naše prvo vprašanje je bilo, ali je proaktivno vmešavanje vplivalo na učinek nastavljene velikosti na verjetnost izbire pravilne možnosti, pri čemer je analiza omejila na obseg nastavljene velikosti poskusa 1 (tj. 2 do 8). Bayesova hierarhična logistična regresija je razkrila precejšnje dokaze za učinek interakcije tako v poskusu 2 in 3 (BF10=7.81 oziroma BF10=10.19), kot tudi trdne dokaze za glavne učinke nastavljena velikost (BF10=1.19 × 1012 in BF10=2.25 × 1020) in proaktivne motnje (BF10=16.10 in BF10=406.78) v obeh poskusi. Verjetnost izbire pravega predmeta je bila večja pri manjših v primerjavi z večjimi velikostmi nabora in brez PI kot pri PI. Nadaljnje analize podatkov iz eksperimenta 2 so pokazale, da je proaktivno motenje samo (negativno) vplivalo na verjetnost izbire pravilne možnosti za velikosti nabora 6 in 8 (BF10=5890 oziroma BF10=17.37 ), vendar ni imelo škodljivega učinka pri nastavljenih velikostih 2, 3 in 4 (BF01=5.46, BF01=9.25 oziroma BF01=13.27). Podobno so nadaljnje analize eksperimenta 3 pokazale, da je proaktivna interferenca le (negativno) vplivala na verjetnost izbire pravilne možnosti za velikost nabora 8 (BF10=20).14), vendar ni imela škodljivega učinka pri velikosti nabora 2 (BF 01=13.44) in 3 (BF01=20.61).

Slika 6. Zmogljivost takojšnjega pomnilnika v poskusu 2. Plošča A prikazuje verjetnost izbire pravilnega elementa v nastavljenih velikostih in pod pogoji s proaktivno motnjo, ki jo realizira majhen nabor 12 elementov [PI (12)], in brez (brez PI) ). Za velikost nabora 30 v stanju proaktivne interference je učinkovitost prikazana tudi za dražljaje iz dodatne skupine 33 postavk [PI(33)]. Plošče B, C in D prikazujejo verjetnost izbire vabe v poskusu, stare vabe oziroma nove vabe. Vrstice napak predstavljajo 95-odstotni interval zaupanja znotraj osebe.

3.2.2. Vrste napak

Naše drugo vprašanje je bilo, ali je bil učinek nastavljene velikosti posledica napačne izbire iste poskusne vabe, ki odraža učinek posebej na vezni spomin, in kako na ta učinek vpliva proaktivna interferenca. Zato smo uporabili Bayesovo hierarhično logistično regresijo, ki napoveduje verjetnost napak v testu 4-AFC ločeno za vsako vrsto napake (vaba z istim poskusom, stara vaba proti vdoru in nova) glede na nastavljeno velikost in pogoj proaktivne motnje . Verjetnost izbire iste poskusne vabe se je povečevala z velikostjo nastavljene velikosti v obeh poskusih 2 in 3 (BF10=6.96 x 107 in BF10=5.06 × 1014) in ni bilo nobenega dokaza za interakcija s PI (Exp. 2: BF10=0.67) ali dokaz proti njemu (Exp. 3: BF10=0.13). V 2. poskusu so obstajali dokazi proti glavnemu učinku PI (BF01=76,92), medtem ko so v 3. poskusu, kjer je bil namig znotraj udeležencev nespremenjen, obstajali dokazi o glavnem učinku PI na verjetnost izbire enake poskusne vabe (BF10=24.39). Za verjetnost izbire stare vdorne vabe so bili dokazi za oba glavna učinka v obeh poskusih (velikost nabora: Eks. 2: BF10=2.34 × 106; Eks. 3: BF10=1).11 × 109 in PI: Eks. 2: BF10=45.96; in Eks. 3: BF10=5.54 × 105 ). Dokazi o interakciji so bili dvoumni v Exp 2 (BF10=0.88), a verodostojni v Exp 3 (BF10=4.66). Nadaljnje analize so pokazale, da je proaktivno motenje povečalo verjetnost izbire stare poskusne vabe za velikost nabora 8 (BF10=5.41 × 106 ), vendar ni imelo učinka pri velikosti nabora 2 in velikosti nabora 3 (BF{{ 53}}.79 oziroma BF01=5.73). Analiza verjetnosti izbire nove postavke je pokazala, da so subjekti pogosteje izbirali nove postavke, če ni bilo PI (glavni učinek BF10=48.19, BF10=2.44 × 10100). Ni bilo dokazov o učinku velikosti nabora v Exp. 2 (glavni učinek BF10=0.73), vendar verodostojen dokaz v Exp. 3 (BF10=7.12 × 1012).

3.2.3. Zelo veliki kompleti

Tretjič, zanimalo nas je, kako se učinek nastavljene velikosti v pomnilniku za vezave kaže pri obremenitvi pomnilnika, ki presega kapaciteto WM, in sicer pri nastavljeni velikosti 30 (Exp. 2) in 16 (Exp. 3), in kako proaktivna interferenca vpliva na to. vzorec. Zato smo uporabili Bayesovo hierarhično logistično regresijo, ki napoveduje verjetnost pravilnih odgovorov za velikosti nabora 6 in 8 v primerjavi z velikostjo nabora 30 (Exp. 2) in za velikost nabora 8 v primerjavi z velikostjo nabora 16 (Exp. 3). Poskus 2. Združili smo podatke velikosti nabora 6 in 8, saj je naša prejšnja analiza razkrila dokaze proti razliki v uspešnosti med tema dvema naboroma velikosti (BF01=9.18). Zmogljivost takojšnjega pomnilnika se ni razlikovala med nastavljenimi velikostmi 6, 8 (združeno) in 30 (B01=132.95). Presenetljivo so bili dokazi proti učinku PI pri nastavljeni velikosti 30 (BF01=9711). Eden od razlogov za to je bil večji nabor, uporabljen za to velikost nabora: od 45 dražljajev, iz katerih so bili vzorčeni poskusi velikosti nabora 30, jih je bilo 33 uporabljenih samo za poskuse velikosti nabora 30 in so se zato pojavili le redko, tudi v stanju PI, tako da da je bila splošna raven PI razmeroma benigna za to velikost nabora. Zato smo izvedli analizo, v kateri smo primerjali delovanje, omejeno na dvanajst dražljajev, ki so bili prav tako vključeni v zaprti bazen majhnih naborov velikosti, z delovanjem v odprtem bazenu pri nastavljeni velikosti 30 in našli dokaze proti razliki (BF{{30} }.08). Poskus 3. Analiza je pokazala, da se zmogljivost takojšnjega spomina ni razlikovala med nastavljenima velikostima 8 in 16 (B01=2.69). Obstajajo dokazi za glavni učinek PI (BF10=1026.91), vendar dokazi proti interakciji (BF01=40.38). Nadalje smo ovrednotili ocene zmogljivosti WM na podlagi števila elementov, ki so si jih zapomnili v nastavljenih velikostih (sliki 5B in C ter dodatni sliki S 1 B in C). Te so drastično presegle običajne ocene zmogljivosti WM – okoli 4 postavke – in dosegle približno 16 pri najvišji nastavljeni velikosti. Proaktivna interferenca je vplivala na ocene K le pri večjih velikostih nabora, ne pa tudi na nastavljenih velikostih 2 in 3.

Slika 7. Zmogljivost takojšnjega pomnilnika v eksperimentu 3. Plošča A prikazuje verjetnost izbire pravilnega elementa v nastavljenih velikostih in pod pogoji s proaktivnimi motnjami, ki jih realizira majhna skupina elementov (PI) in brez (noPI). Plošče B, C in D prikazujejo verjetnost izbire vabe v poskusu, stare vabe oziroma nove vabe. Vrstice napak predstavljajo interval zaupanja znotraj predmeta.

Tabela 2 Podrobnosti hierarhičnih logističnih regresijskih modelov poskusov 1–5.

3.2.4. Vhodno-izhodna razdalja

Končno smo analizirali učinek proaktivnega motenja na izbiro pravilnega odziva na vhodno-izhodni razdalji parov, predstavljenih v nastavljeni velikosti 6 in 8 (Exp. 2) ter 8 in 16 (Exp. 3) – kar je na splošno pokazalo verodostojno učinki PI. Kot je razvidno iz sl. 8 in sl. 9, proaktivne motnje niso vplivale na verjetnost izbire pravilnega odziva za vhodno-izhodne razdalje 1 in 2 pri teh nastavljenih velikostih (glejte tabelo 3 za BF).

Slika 8. Verjetnost izbire pravilnega elementa v poskusu 3 v pogojih s proaktivnimi motnjami in brez njih, na vhodno-izhodnih razdaljah in nastavljenih velikostih. Vrstice napak predstavljajo interval zaupanja med subjekti.

3.3. Diskusija

Rezultati poskusov 2 in 3 zagotavljajo dokaze za večjo vpletenost epizodnega LTM pri večjih velikostih nabora, kar pojasnjuje zmanjšan učinek velikosti nabora pri večjih velikostih nabora v teh poskusih in v poskusu 1. Natančneje, proaktivne motnje so le negativno vplivale na zmogljivost pri naboru velikosti 6, 8 in 16, vendar ne pri manjših nastavljenih velikostih. Ta učinek se je pokazal predvsem kot povečanje napačnih izbir vab iz predhodnih poskusov, kot se pričakuje od proaktivnega motenja med poskusi: Proaktivno motenje izhaja iz težav pri razlikovanju med relevantnim trenutnim poskusom in neustreznimi informacijami iz prejšnjih poskusov (Gardiner, Craik in Birtwistle, 1972). V pogojih brez proaktivnega vmešavanja se je učinek nastavljene velikosti dvignil na plato pri večjih nastavljenih velikostih (med 4 in 30), pri čemer se je ponovil poskus 1. Ta plato verjetno odraža raven zmogljivosti, ki jo je mogoče doseči z zanašanjem samo na epizodni LTM. Skupaj rezultati eksperimentov 2 in 3 podpirajo idejo, da učinek velikosti nabora na spomin za platoje vezav zaradi vpletenosti epizodnega LTM pri večjih velikostih nabora. Poleg tega so udeleženci v posebnem primeru, ko se najprej pridobi zadnji predstavljeni en ali dva para, pokazali zelo dobro uspešnost, na katero PI ne vpliva pri večjih velikostih nabora (6, 8 in 16). To je združljivo s temi predmeti, pridobljenimi iz WM, brez prispevka epizodnega LTM k zmogljivosti. Medtem ko bi pri vhodno-izhodni razdalji 1 pomanjkanje proaktivnih motenj lahko pripisali učinku zgornje meje, pri razdalji 2 tega ne moremo. Skratka, zdi se, da pri večjih naborih uspešnost v veliki meri poganja epizodni LTM. To še posebej velja za pare, kodirane zgodaj ali pozno pridobljene, ker motnje zaradi vmesnih dogodkov pokvarijo njihove WM predstavitve do te mere, da postanejo praktično neuporabne, zato je risanje na epizodnem LTM najboljše, kar lahko oseba naredi.

4. Poskus 4 in 5

Zdaj, ko smo prikazali prispevke LTM k večjim naborom velikosti, smo želeli izmeriti prispevek WM k nalogi v nastavljenih velikostih. Dokazano je, da je delovanje WM oslabljeno z obdelavo distraktorjev med intervalom zadrževanja (glej Brown, 1958; Lewandowsky, Geiger in Oberauer, 2008; Peterson & Peterson, 1959; in Oberauer et al., 2018 Benchmark 2.1 za pregled ). Zato smo v poskusih 4 in 5 preizkusili WM za vezave v širokem razponu velikosti nabora v pogojih brez motenj ali motenj med kodiranjem in preskusom. Cilj je bil preizkusiti napoved, da zakasnitev, napolnjena z distraktorjem, selektivno poslabša zmogljivost pri majhnih velikostih nabora, kjer se zanaša predvsem na WM.

4.1. Metoda

4.1.1. Udeleženci Zbrali smo podatke od 30 udeležencev za poskus 4 (povprečna starost=23.9, 27 žensk) in 30 udeležencev za poskus 5 (povprečna starost=24.05, 13 žensk).

4.1.2. Materiali in postopek

Paradigma je sledila tisti iz Eksperimenta 1, razen vključitve 15 s distraktorske naloge po predstavitvi parov v polovici poskusov. V preostalih poskusih je bil spomin testiran po 1 s neizpolnjenem intervalu zadrževanja, kot v poskusu 1. V poskusu 4 so morali s pritiskom na gumb presoditi, ali se vodoravna črta prilega v vrzel med dvema kvadratoma (Vergauwe, Barrouillet in Camos). , 2010) (glej sliko 10 za primer dražljaja). V 5. poskusu je distraktorska naloga vključevala presojo, ali so aritmetične enačbe pravilne ali ne (npr. 5 × 4=20?). V 15-sekundnem intervalu zadrževanja je bilo treba izvesti 15 presoj, kar je povzročilo 1 s predstavitveni čas na distraktor.4 Poskus 4 je vključeval velikosti nizov 2, 3, 8 in 16. Poskus 5 je vključeval velikosti nizov 2, 3, 4 in 6. Oba poskusa sta vključevala dve seji na eno uro in obsegala 208 poskusov, s 13 poskusi na pogoj za vsako nastavljeno velikost. Znotraj vsakega od 16 blokov poskusa je bila vsaka kombinacija nastavljene velikosti in pogoja motenj (z motnjami proti brez motenj) realizirana dvakrat; vrstni red pogojev je bil naključno izbran znotraj vsakega bloka. Poleg teh sprememb je paradigma sledila tisti iz Eksperimenta 1.

Slika 9. Verjetnost izbire pravilnega elementa v poskusu 3 v pogojih s proaktivnimi motnjami in brez vhodno-izhodnih razdalj in nastavljenih velikosti. Vrstice napak predstavljajo interval zaupanja med subjekti.

Tabela 3 Bayesovi dejavniki učinka proaktivnega motenja na najkrajših vhodno-izhodnih razdaljah nastavljenih velikosti 8 in 16, poskusa 2 in 3.

Sl. 10. Primeri dražljajev distraktorske naloge 4. poskusa.

4.2. Analiza podatkov

Eksperimenta 4 in 5 smo analizirali z Bayesovo hierarhično logistično regresijo, ki je predvidevala pravilne ali nepravilne odzive v 4-testu AFC glede na velikost nastavljene in motnje (brez motenj v primerjavi z motnjami). Vključili smo naključno prestrezanje udeležencev in naključni naklon za nastavljeno velikost ter odvračanje pozornosti. Poleg tega smo ocenili korelacijo med parametri naključnih učinkov. Fiksni učinki so bili odvračanje pozornosti in velikost niza, slednji pa je bil vključen kot neprekinjen plato napovedovalca pri velikosti niza 4 in večjih (tj. Exp 4: 8 in 16; Exp 5: 4 in 6), kot je bilo ugotovljeno v poskusu 1 (tj. Kodiranje III v tabeli 1).

4.3. Rezultati

Sliki 12 in sliki 11 prikazujeta povprečno verjetnost izbire vsake od štirih možnosti odziva v nastavljenih velikostih za pogoje motenj in brez motenj v poskusih 4 oziroma 5. Zainteresirani bralec lahko najde tudi povprečni delež pravilnih odgovorov, razčlenjen po vrsti iztočnice, serijskem položaju in izhodnem položaju v Dodatku (sl. S2D in E, sl. S 3D in E, sl. S 4D in E) . Tabela 2 navaja formule, korelacije znotraj razreda in število opazovanj polnih hierarhičnih logističnih regresijskih modelov.

4.3.1. Natančnost

Naše prvo vprašanje je bilo, ali motnje različno vplivajo na zmogljivost pomnilnika v različnih velikostih. Primerjava modelov je razkrila dokaze za interakcijo med velikostjo nabora in odvračanjem pozornosti v obeh poskusih 4 in 5 (BF01=8.73 × 108 oziroma BF01=1.38 × 104), kot tudi dokaze za glavni učinek velikosti nabora (BF10=3.92 × 1011 in BF10=1.52 × 108), vendar dokaz proti glavnemu učinku odvračanja pozornosti (BF01=15.33 in BF{ {17}}.94). Nadaljnje analize eksperimenta 4 so pokazale, da je odvračanje le (negativno) vplivalo na verjetnost izbire pravilne možnosti za velikost niza 2 (BF10=7138), vendar ni imelo škodljivega učinka pri velikosti niza 3 in (zbrano) 8 oziroma 16 (BF01=4.73, BF01=51.68). Podobno so nadaljnje analize poskusa 5 pokazale, da je odvračanje le (negativno) vplivalo na verjetnost izbire pravilne možnosti za velikost niza 2, (BF10=12.00), vendar ni imelo škodljivega učinka pri nastavite velikosti 3 ter (združene) 4 in 6 (BF10=18.52, BF10=5.18). Poleg tega je na oceno zmogljivosti WM K v poskusih 4 in 5 negativno vplival samo RI, napolnjen z distraktorjem, pri nastavljeni velikosti 2 (glej sliki 5D in E).

4.3.2. Vrste napak

Naše drugo vprašanje je bilo, ali je bil učinek nastavljene velikosti posledica napačne izbire iste poskusne vabe, kot je bilo predvideno iz zavezujoče hipoteze, in ali je prišlo do interakcije s prisotnostjo distraktorske naloge. V obeh poskusih 4 in 5 je bila verjetnost izbire iste poskusne vabe edina vrsta napake, ki je pokazala interakcijo med odvračanjem pozornosti in velikostjo nastavljene velikosti (BF10=1.63 × 107 in BF10=3.{{ 8}} × 106 ). Nadaljnje analize so pokazale, da je le pri velikosti kompleta 2 obstajal učinek odvračanja pozornosti na verjetnost izbire iste poskusne vabe (BF10=879.52 in BF10=1452), medtem ko so obstajali dokazi proti ta učinek pri večjih velikostih nizov 3 (BF01=9.38 in BF01=333.33) ter (združenih) 8 in 16 (BF01=49.24, Exp 4). V 5. poskusu je bilo dokazano boljše delovanje v prisotnosti distraktorske naloge pri (združenih) nastavljenih velikostih 4 in 6 (BF10=256). Za vse tri vrste napak so bili dokazi o glavnem učinku velikosti niza v obeh poskusih (glej tabelo 4 za BF). Poleg tega so obstajali dokazi proti glavnemu učinku odvračanja pozornosti pri vabah iz istega poskusa in novih vab ter anekdotični dokazi o učinku odvračanja pozornosti v primeru vdora v starem poskusu.

Cistanche ekstrakt v prahu

Kliknite tukaj za ogled izdelkov Cistanche Improve Memory

【Vprašajte za več】 E-pošta:cindy.xue@wecistanche.com / Whats App: 0086 18599088692 / Wechat: 18599088692

4.3.3. Vhodno-izhodna razdalja

Nazadnje nas je zanimalo, kako je naloga distraktorja vplivala na zmogljivost na vhodno-izhodnih razdaljah pri vseh nastavljenih velikostih. Natančneje, rezultati prejšnjih poskusov kažejo, da sta zadnja en ali dva para, ko sta testirana zgodaj, pridobljena iz WM ne glede na velikost nabora. Če je temu tako, bi morala distraktorska naloga selektivno poslabšati delovanje na kratkih vhodno-izhodnih razdaljah, tudi pri večjih velikostih nabora. Kot je prikazano na sliki 13 in sliki 14, je distraktorska naloga vplivala na verjetnost izbire pravilnega odziva za majhne vhodno-izhodne razdalje (1 in včasih 2) pri nastavljenih velikostih 2 in včasih 3, vendar ne pri nastavljeni velikosti 4, 6, 8 in 16 (glej tabelo 5 in tabelo 6 za BF). To nakazuje, da so bili v tem poskusu pri večjih velikostih nabora celo pari z minimalno vhodno-izhodno razdaljo pogosto pridobljeni iz epizodnega LTM in ne iz WM.

Slika 11. Zmogljivost takojšnjega pomnilnika v poskusu 5. Plošča A prikazuje verjetnost izbire pravilnega predmeta v nastavljenih velikostih. Plošče B, C in D prikazujejo verjetnost izbire vabe v poskusu, stare vabe oziroma nove vabe. Siva črta predstavlja stanje z nalogo odvračanja pozornosti po kodiranju. Vrstice napak predstavljajo interval zaupanja znotraj predmeta.

Slika 12. Zmogljivost takojšnjega pomnilnika v poskusu 4. Plošča A prikazuje verjetnost izbire pravilnega elementa v nastavljenih velikostih. Plošče B, C in D prikazujejo verjetnost izbire vabe v poskusu, stare vabe oziroma nove vabe. Siva črta predstavlja stanje z nalogo odvračanja pozornosti po kodiranju. Vrstice napak predstavljajo interval zaupanja znotraj subjekta.

4.4. Diskusija

omogočanje kodiranja parov beseda-slika selektivno poslabša zmogljivost za velikost niza 2, vendar nima škodljivega vpliva pri večjih velikostih niza. To kaže, da WM močneje prispeva k zmogljivosti pri najmanjši velikosti niza (in do neke mere še vedno pri velikosti niza 3 v Exp. 4), vendar pri večjih velikostih niza zmogljivost že v veliki meri ali izključno poganja LTM, in zato obdelava distraktorja med intervalom zadrževanja precej ne vpliva. Skupaj s poskusoma 2 in 3, v katerih je proaktivna interferenca selektivno škodila zmogljivosti pri večjih velikostih nizov, rezultati poskusov 4 in 5 predstavljajo dvojno disociacijo prispevkov WM in LTM v velikostih nizov besednih parov. V večini okoliščin je dvojna disociacija prepričljiv dokaz za razlikovanje dveh mehanizmov ali procesov, vendar obstajajo pogoji, v katerih ta zaključek ni veljaven. Analiza sledi stanja ponuja trdnejšo podlago za ocenjevanje dokazov za razlikovanje (za uvod glej Newell & Dunn, 2008). Utemeljitev je naslednja: Potrebujemo dve odvisni spremenljivki, ki merita dva hipotetična mehanizma oziroma procesa. V našem primeru predpostavljamo, da zmogljivost pomnilnika pri majhnih velikostih nabora odraža pretežno WM, medtem ko zmogljivost pri večjih velikostih nabora odraža pretežno epizodni LTM. Nadalje potrebujemo dve neodvisni spremenljivki, za kateri ocenimo njihov učinek na obe odvisni spremenljivki. Tukaj sta to manipulacija PI in retencijski interval, napolnjen z distraktorjem. Sled stanja predstavlja razmerje med dvema odvisnima spremenljivkama v vseh eksperimentalnih pogojih. V tem primeru na os x narišemo zmogljivost pri majhnih velikostih niza, na osi y pa zmogljivost pri večjih velikostih niza v ustreznem stanju (glej sliko 15). Upoštevamo dva alternativna teoretična scenarija. V 1-dimenzionalnem scenariju obstaja samo ena latentna dimenzija moči pomnilnika ali dostopnosti pomnilnika, ki določa zmogljivost za vse velikosti nabora. Na to dimenzijo bolj ali manj močno vplivata dve neodvisni spremenljivki. Latentna dimenzija je prevedena v uspešnost z neznano, a monotono naraščajočo funkcijo. Če je temu tako, potem morajo vse točke v sledi stanja ležati na eni sami monotono naraščajoči funkciji. V alternativnem dvodimenzionalnem scenariju obstajata dve dimenziji latentnega pomnilnika, ena za WM – pretežno vpliva na zmogljivost pri majhnih velikostih nizov – in ena za epizodni LTM – ki predvsem vpliva na zmogljivost pri velikih velikostih nizov. Ena neodvisna spremenljivka lahko vpliva na eno dimenzijo, druga neodvisna spremenljivka pa na drugo dimenzijo. Posledično ni treba, da podatkovne točke v sledi stanja spadajo na eno samo monotono funkcijo. Sled stanja na sliki 15 jasno podpira 2-dimenzionalni scenarij.

5. Splošna razprava

Sedanji rezultati dajejo dva prispevka k našemu razumevanju delovnega spomina: Prvič, ponudili smo nov test hipoteze o vezavi zmogljivosti WM s testiranjem sposobnosti ljudi, da vzdržujejo vezi med predmeti. V petih poskusih smo pokazali, da je zmogljivost WM res omejena pretežno – čeprav morda ne izključno – s številom povezav med elementi. Drugič, pokazali smo dvojno disociacijo prispevkov WM in epizodnega LTM k zmogljivosti pri tej nalogi neposrednega spomina: na zmogljivost pri nastavljenih velikostih, večjih od 3, je posebej vplivala proaktivna interferenca – vendar je bila imuna na vplive zakasnitve, polne distraktorja. V nasprotju s tem proaktivne motnje niso vplivale na delovanje pri nastavljeni velikosti 2, škodovalo pa mu je zakasnitev, polna distraktorja.

Slika 13. Verjetnost izbire pravilnega elementa v poskusu 4 pod pogoji z nalogo distraktorja in brez nje na vhodno-izhodnih razdaljah in nastavljenih velikostih. Vrstice napak predstavljajo interval zaupanja med subjekti.

5.1. Omejitve zmogljivosti WM za povezave med predmeti

Naš prvi cilj je bil preizkusiti hipotezo o vezavi z novim testom WM, ki loči število vezav od razločnosti znakov za iskanje, na katere so vezani dražljaji. Na ta način je mogoče učinek velikosti nabora na zmogljivost bolj nedvoumno pripisati omejitvi zmogljivosti WM. Hipoteza o vezavi predvideva, da bi se z naraščajočo velikostjo nabora pomnilnik za vezave zmanjšal, medtem ko bi moral biti pomnilnik za elemente večinoma neokrnjen (Oberauer, 2019). V poskusih 1 in 2 smo zagotovili podporo za to napoved z novo nalogo WM, v kateri je značilnost namigov za iskanje – besed ali slik – neodvisna od velikosti niza. Pokazali smo, da je bil učinek nastavljene velikosti posledica zmanjšanega pomnilnika za vezave, kar se je pokazalo v povečanju verjetnosti izbire iste poskusne vabe, ne pa tudi preostalih možnosti. Nasprotno pa na spomin predmeta – ki se odraža v zmožnosti zavračanja novih vab – ni vplivala velikost nastavljene opreme. Eksperimenti 3, 4 in 5 so ponovili ugotovitev, da je bila velika večina napak, storjenih pri večjih velikostih nabora, zavezujoče napake, to je napake pri izbiri predmeta iz trenutnega poskusa, ki pa je pripadal drugemu paru kot testiranemu. Vendar so bili v teh poskusih tudi dokazi o učinku nastavljene velikosti na drugi dve vrsti napak – izbiranje starih in novih predmetov. Oblika teh učinkov velikosti kompleta se je razlikovala od tistega na vabah znotraj preskušanja: medtem ko se je razširjenost slednjih strmo povečala od velikosti kompleta 2 do 4 in se nato zmanjšala, se je delež starih in novih vab povečal plitko, približno linearno. z nastavljeno velikostjo. To postopno povečevanje spominja na dokaj plitek učinek dolžine seznama, opažen pri preizkusih prepoznavanja elementov epizodnega LTM (Annis, Lenes, Westfall, Criss in Malmberg, 2015; Osth in Dennis, 2015, za ocene in možne razlage tega učinka) . Poleg tega je povečanje števila starih poskusnih vab z nastavljeno velikostjo moduliral PI, kar nakazuje, da izhaja iz dejstva, da je pri večjih nastavljenih velikostih večina parov pridobljenih iz epizodnega LTM. Kljub temu ne moremo izključiti, da ima zmogljivost WM tudi vlogo pri omejevanju pomnilnika elementov pri višjih nastavljenih velikostih v poskusih 3 in 4 (glej Cowan, 2022). Sklepamo, da je omejitev zmogljivosti WM predvsem, a morda ne izključno, omejitev zmožnosti vzdrževanja vezav.

5.2. Prispevek LTM k testiranju WM

Na podlagi nepričakovane ugotovitve, da se je škodljiv učinek velikosti nabora na WM upočasnil po 4 parih – pri čemer so udeleženci opravili primerljivo nalogo neposrednega spomina v naboru velikosti 4, 6 in 8 – smo raziskali diferencialni prispevek LTM k naši relacijski nalogi WM. . Rezultati v poskusih 2–5 so pokazali, da so naše manipulacije, ki so bile usmerjene bodisi na WM (z distraktorjem napolnjen retencijski interval, Exp. 4 in 5) ali LTM (PI, Exp. 2 in 3), prav tako različno vplivale na vrste napak: Natančneje, v Poskusa 4 in 5, vključno z zadrževalnim intervalom, napolnjenim z distraktorjem, sta posebej povečala verjetnost izbire iste poskusne vabe pri majhni velikosti 2 – vendar ne pri večjih velikostih. To bi morali pričakovati, če je WM posebej odgovoren za vzdrževanje vezav pri majhnih velikostih nabora in je distraktorska naloga selektivno poslabšala WM. V poskusih 2 in 3, ki sta manipulirala s količino PI in s tem uporabnostjo epizodnega LTM, je PI povzročil diferencialno povečanje napak pri izbiri stare poskusne vabe pri večjih velikostih nabora. To je pričakovano, saj PI zmanjša razlikovanje med poskusi v epizodnem LTM, zaradi česar je težje ugotoviti, ali je bil dražljaj predstavljen v trenutnem ali prejšnjem preskušanju. Nadaljnja raziskovalna analiza je pokazala, da je bila zmogljivost imuna na PI tudi pri večjih velikostih nabora, ko je med predstavitvijo para in njegovim testom poseglo zelo malo dogodkov kodiranja ali iskanja. To nakazuje, da se nazadnje predstavljeni pari vzdržujejo v WM in se do njih dostopa iz WM, dokler niso poškodovani zaradi izhodnih motenj. Vendar nismo ugotovili, da so ti pari ranljivi za distraktorsko nalogo v poskusih 4 in 5, tako da naš zaključek o tem, kateri pari se prednostno vzdržujejo v WM pri večjih nastavljenih velikostih, ostaja okviren. Kako WM in epizodni LTM delujeta skupaj? Na podlagi dosedanjih rezultatov si njihovo sodelovanje predstavljamo takole: Vsak zaporedni par ima za posledico aktivacijo predstavitev svojih elementov (tj. konceptov, ki ustrezajo besedi in predmetu) v semantičnem spominu. Odnos med njima je v WM kodiran prek začasne vezave. Poleg tega se ustvari epizodna spominska sled, ki predstavlja elemente in njihov odnos kot integriran dogodek (glej Cowan, 2019; Cowan & Chen, 2008). To pomeni, da so elementi, tudi v ožjem izboru, predstavljeni hkrati v LTM in WM. Ko so predstavljeni zaporedni pari, se motnje med vezmi v WM kopičijo. Če predpostavimo, da je motnja pretežno retroaktivna, to vodi v postopno izgubo dostopnosti prejšnjih parov v WM. Druga možnost je, da so motnje lahko simetrične, vendar so prej predstavljeni pari odstranjeni iz WM, da preprečijo, da bi motili pozneje predstavljene pare. V vsakem primeru so vezave zadnjih predstavljenih parov najbolj dostopne v WM na začetku testa. Ko je par preizkušen, se dani element najprej uporabi kot iztočnica za pridobitev za dostop do nasprotnega elementa prek njihove vezave v WM. Če to ne uspe, se testirani par poskusi pridobiti iz epizodnega pomnilnika. Oba poskusa priklica črpata dodatne informacije iz aktivacije predstavitev v semantičnem spominu: Ponovna aktivacija besede ali predmeta s priklicem na podlagi iztočnic – iz WM ali epizodnega LTM – je združena z njegovo vztrajno aktivacijo v semantičnem spominu. Medtem ko prvi prispeva informacije o odnosih med postavkami, drugi prispeva informacije o postavkah. Pomaga izključiti nove besede ali predmete iz alternativ odgovorov, v stanju nizkega PI pa pomaga tudi izključiti elemente iz prejšnjih poskusov. V stanju visokega PI pa so vse besede in predmeti v majhnem bazenu kronično aktivirani v semantičnem spominu, zato aktivacija predmeta nosi malo informacij. Razlikovanje med trenutnimi in prejšnjimi preskusi se mora zanašati na iskanje na podlagi iztočnic z uporabo vezave v WM ali epizodnih predstavitev spomina. V obsegu, v katerem se zanaša na WM, bi morali pričakovati, da se bo razširjenost vdorov s starih seznamov povečevala z nastavljeno velikostjo, kot smo ugotovili v primeru visokega PI. Kot je omenjeno v uvodu, se o prispevku epizodnega LTM k uspešnosti pri nalogah WM razpravlja že nekaj časa. Kljub temu nas predpostavka o takšnem prispevku pusti pred uganko: Episodic LTM ni omejen z omejitvijo zmogljivosti – zakaj je torej zmogljivost pri testih WM tako močno omejena? Še posebej, zakaj je sposobnost ljudi, da si zapomnijo informacije v testih WM, tako rekoč popolna pri nastavljenih velikostih do približno 2 ali 3, nato pa se hitro pokvari, ko se nastavljena velikost še poveča, kot je prikazano na sliki 1? Del odgovora je verjetno v tem, da tipična opravila WM vključujejo visoko stopnjo proaktivnih motenj med poskusi: v poskusih serijskega priklica se pomnilnik za naročilo vzdržuje tako, da se vsak element seznama poveže s predstavitvijo njegovega položaja na seznamu, tako da se položaj lahko uporabi kot iztočnico za priklic predmeta (Lewandowsky & Farrell, 2008). V vseh poskusih enake predstavitve položaja delujejo kot namigi za iskanje (Fischer-baum & McCloskey, 2015), tako da se proaktivna interferenca kopiči v epizodnem spominu: Vsak položaj je povezan z več in več predmeti – eden iz vsakega predhodnega poskusa –, ki tekmujejo za priklic s ciljno postavko iz trenutnega preizkusa. Prav tako so v večini nalog za raziskovanje vizualnega WM dražljaji predstavljeni kot prostorsko porazdeljeni nizi, pri testu pa je ciljni dražljaj identificiran z njegovo lokacijo. Iste ali zelo podobne lokacije se ponovno uporabijo med poskusi, tako da so lokacije kot namigi za iskanje povezane z vedno več različnimi dražljaji v epizodnem LTM. Nasprotno pa se WM izogne ​​proaktivnim motnjam med poskusi, ker se WM očisti po vsakem poskusu, vsebina WM pa je zaščitena pred motnjami LTM (Oberauer, 2009b; Oberauer et al., 2017). Zato je v nastavitvah z visokim PI v preskušanjih verjetno prispevek epizodnega LTM skromen, zmogljivost pa je močno omejena z zmogljivostjo WM, kar vodi do strmega upada z naraščajočo velikostjo niza. Nasprotno, ko je PI precej zmanjšan, se lahko ljudje zanesejo na epizodni LTM, da se izognejo omejitvi zmogljivosti WM. Prejšnje raziskave so to že pokazale za takojšnje preizkuse spomina predmetov (Endress & Potter, 2014). Nov prispevek pričujočega dela je pokazati ta pojav tudi za relacijski spomin: v pogojih brez proaktivnega vmešavanja si lahko ljudje zapomnijo 20 - in morda več - hitro predstavljenih poljubnih parov dražljajev, kar daleč presega vsako oceno zmogljivosti WM. Proaktivno vmešavanje oslabi to sposobnost in kaže, da se zanaša na epizodni LTM. Nadaljnji pokazatelj močnejšega prispevka LTM k nalogi WM je bil, da se je pri večjih velikostih nabora vrsta napak premaknila z vdorov istega poskusa na vdore starega seznama. Kljub temu PI sam ne more v celoti razložiti, zakaj je trenutna naloga razkrila manjšo omejitev neposrednega pomnilnika kot bolj tipične naloge WM. Tudi v pogojih z visokim PI so bili učinki nastavljene velikosti nad štirimi pari precej plitki, ocene zmogljivosti iz najvišjih nastavljenih velikosti – zlasti v poskusu 2 – pa so bile neobičajno visoke. Sumimo, da je to morda zato, ker smo uporabili namige za iskanje, ki jih je relativno dobro razločiti. Navsezadnje imajo reprezentacije v visokodimenzionalnem semantičnem (in v primeru slik tudi vizualnem) značilnem prostoru. Nasprotno pa so namigi za iskanje tipičnih opravil WM – v večini primerov položaji na ordinalnem seznamu ali prostorske lokacije v nizu – manj razločljivi, saj naseljujejo eno- ali dvodimenzionalne prostore, ki postajajo vse bolj natrpani, ko se velikost nabora povečuje. Zelo značilni znaki za iskanje bi lahko omogočili, da bi epizodni LTM deloval razmeroma dobro tudi ob proaktivnih motnjah.

Slika 14. Verjetnost izbire pravilnega elementa v poskusu 5 pod pogoji z nalogo distraktorja in brez nje na vhodno-izhodnih razdaljah in nastavljenih velikostih. Vrstice napak predstavljajo interval zaupanja med subjekti.

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 pari, razen 30 parov v poskusu 2). Vsaka podatkovna točka predstavlja en poskusni pogoj, za katerega imamo merilo uspešnosti na obeh ravneh nastavljene velikosti. Vrstice napak so 95-odstotni intervali zaupanja za primerjave med subjekti.

Tabela 4 Bayesovi dejavniki glavnih učinkov velikosti nabora in distraktorske naloge v poskusih 4 in 5.

Tabela 5 Bayesovi dejavniki učinka naloge distraktorja v nastavljenih velikostih, odvisno od vhodne izhodne razdalje poskusa 4. Vrednosti, večje od 3, predstavljajo dokaz za učinek naloge distraktorja in so natisnjene krepko, vrednosti pod 0. 33 dokazov proti učinku.

Tabela 6 Bayesovi dejavniki učinka distraktorske naloge v nastavljenih velikostih, odvisno od vhodne izhodne razdalje poskusa 5. Vrednosti, večje od 3, predstavljajo dokaz za učinek distraktorske naloge in so natisnjene krepko, vrednosti pod 0. 33 dokazov proti.

6. Zaključek

Ta študija daje tri prispevke k našemu razumevanju delovnega pomnilnika: Prvič, omejitev zmogljivosti WM je predvsem, a morda ne izključno, omejitev zmožnosti vzdrževanja povezav – v tem primeru ohranjanja povezav med elementi. Drugič, pokazali smo dvojno disociacijo prispevkov WM in epizodnega LTM k zmogljivosti pri tej neposredni spominski nalogi: pri velikostih nizov, večjih od 3, je LTM močno prispeval k zmogljivosti, medtem ko je zmogljivost pri velikosti nizov 2 vodil WM. Tretjič, predlagamo in empirično podpiramo metode za merjenje relativnih prispevkov WM in epizodnega LTM k uspešnosti pri takojšnjih spominskih nalogah, ki jih raziskovalci uporabljajo za testiranje in raziskovanje WM: proaktivno motenje se lahko uporabi kot indeks prispevka epizodnega LTM . Nasprotno pa se lahko ranljivost za distraktorsko nalogo uporabi kot indeks prispevka WM.

Dodatek Cistanche blizu mene - izboljšanje spomina

Reference

Adam, KCS, Mance, I., Fukuda, K. in Vogel, EK (2015). Prispevek izpadov pozornosti k individualnim razlikam v zmogljivosti vizualnega delovnega spomina. Journal of Cognitive Neuroscience, 27(8), 1601–1616.

Adam, KCS, Vogel, EK in Awh, E. (2017). Jasen dokaz o omejitvah elementov v vizualnem delovnem spominu. Kognitivna psihologija, 97, 79–97. https://doi.org/10.1016/j. cogpsych.2017.07.001

Annis, J., Lenes, JG, Westfall, HA, Criss, AH in Malmberg, KJ (2015). Učinek dolžine seznama ne razlikuje med modeli pomnilnika za prepoznavanje. Revija za spomin in jezik, 85, 27–41.

Atkinson, RC in Shiffrin, RM (1968). Človeški spomin: predlagani sistem in njegovi nadzorni procesi. V , Vol. 2, številka C. Psihologija učenja in motivacije (str. 89–195). Elsevier. https://doi.org/10.1016/S0079-7421(08)60422-3.

Baddeley, AD (2012). Delovni spomin: teorije, modeli in polemike. Letni pregled psihologije, 63, 1–29.

Barrouillet, P., & Camos, V. (2012). S časom: časovne omejitve v delovnem spominu. Trenutne smernice v psihološki znanosti, 21 (6), 413–419. https://doi.org/ 10.1177/0963721412459513

Bartsch, LM, Loaiza, VMVM, & Oberauer, K. (2019). Ali je omejena zmogljivost delovnega spomina podlaga za starostne razlike v asociativnem dolgoročnem spominu? Psihologija in staranje, 34(2), 268–281. https://doi.org/10.1037/pag0000317

Beukers, AO, Buschman, TJ, Cohen, JD, & Norman, KA (2021). Ali je tihi delovni pomnilnik le epizodni spomin? Trendi v kognitivnih znanostih, 25(4), 284–293.