pentru mai multe informații:ali.ma@wecistanche.com

Vă rugăm să faceți clic aici pentru partea 1

Apasa peCistanche tubulosa beneficii și efecte secundare pentru memorie

Testul modelului În acest studiu, diferența medie dintre condițiile legate semantic și cele care nu au legătură sub un criteriu strict de rechemare în serie a fost 0.107. Această valoare a fost utilizată pentru a estima λ în model. După cum se poate vedea în Fig. 2, modelul reproduce impactul dimensiunii înrudirii semantice asupra performanței generale de reamintire. În același timp, relația semantică din model îmbunătățește, de asemenea, performanța de retragere a comenzii (M=0.841 și M=0.729 în condițiile înrudite și, respectiv, neînrudite). Acest lucru nu se observă în datele empirice. În schimb, performanța de reamintire a ordinii în rândul subiecților umani rămâne relativ neschimbată (M=0,782 și M=0,812 în condițiile înrudite și, respectiv, neînrudite). Efectul semantic găsit în simulări (vezi Fig. 3) este o consecință logică a modelului. Deoarece performanța comenzilor-rechemare este determinată de nivelul de activare pe termen lungmemorie, activarea crescută duce la o mai bună discriminare între articole și, prin urmare, la o performanță mai mare de rechemare a comenzii.

Setul de date #2: Kowialiewski, Lemaire și Portrat (2021)

Date S-a demonstrat recent (Kowialiewski et al., 2021) că prezența relațiilor semantice într-o listă de reținut eliberează resurse WM, așa cum sa observat anterior folosind fragmente (Portrat, Guida, Phénix și Lemaire, 2016; Thalmann). , Souza și Oberauer, 2019). În acest studiu, relația semantică a fost manipulată prin prezentarea de tripleți de elemente înrudite semantic fie la începutul (T1), fie la sfârșitul (T2) a unei liste de șase elemente care trebuie reținute. Aceste condiții au fost comparate cu liste de articole neînrudite (NT). Tripletele legate semantic au îmbunătățit în mod proactiv performanța de reamintire pentru elementele ulterioare, neînrudite, în comparație cu aceleași elemente neprecedate de un triplet înrudit. Cu toate acestea, tripletul legat din punct de vedere semantic nu a afectat retroactiv performanța de reamintire. După cum vom vedea, starea T2 este un test critic al modelului.

Testul modelului Diferența medie dintre condițiile T1 și NT pentru pozițiile 1, 2 și 3 a fost 0.122. Această valoare a fost utilizată pentru a estima λ în model. Fără a modifica niciunul dintre

Fig. 2 Reamintim performanța într-o poziție în serie pentru datele empirice (panoul din stânga) și modelul (panoul din dreapta) în studiul Kowialiewski și Majerus (2020). Condițiile experimentale au implicat prezentarea articolelor legate semantic (linia verde) sau neînrudite (linia mov)

Fig. 3 Performanța comenzii-rechemare în funcție de condiția semantică pentru datele empirice (panoul din stânga) și modelul (panoul din dreapta) în studiul Kowialiewski și Majerus (2020)

parametrii de bază, modelul prezice avantajul de reamintire observat față de tripletul înrudit semantic în condiția T1 (Fig. 4). Cu toate acestea, modelul nu prezice impactul proactiv al relațiilor semantice asupra elementelor ulterioare neînrudite. Acest ultim rezultat, credem noi, nu este critic. Efectele proactive ar putea apărea prin modelarea mecanismelor de întreținere într-o manieră cu granulație fină (Portat et al., 2016) sau prin includerea unui mecanism cu resurse limitate (Popov & Reder, 2020), ceea ce depășește scopul prezentului studiu. Rezultatul critic al acestor simulări este de a arăta că tripletele legate semantic au un impact dăunător retroactiv asupra performanței de reamintire: atunci când tripletul înrudit semantic apare la sfârșitul listei (T2), performanța de reamintire a celui de-al treilea element este mai slabă decât în stare neutră. Aceasta este o consecință directă a modificării modelului de activare în model: deoarece articolele aferente din pozițiile 4, 5 și 6 sunt mai activate decât alte elemente, este, de asemenea, mai probabil să fie rechemate către pozițiile seriale anterioare. În acest caz, articolele 3 și 4 sunt cele mai probabile să fie transpuse eronat datorită nivelului lor de activare similar. Acest model este absent în datele empirice. În schimb, se observă o absență a impactului retroactiv.

Setul de date #3: Poirier et al. (2015)

Data Poirier şi colab. (2015) au observat că manipularea relațiilor semantice a schimbat modul în care elementele sunt transpuse. În Experimentul 1, au prezentat itemi dintre care primele trei erau legate semantic. Manipularea a vizat cel de-al cincilea item care a fost legat și în condiția experimentală, așa cum este descris în Introducere. În mod critic, al cincilea item a fost mai des transpus spre poziția 3 în condiția experimentală decât în ​​condiția de control.

Testul modelului Aceste date nu contin o conditie non-semantica care impiedica estimarea parametrilor de baza ai modelului. Prin urmare, am reutilizat parametrii estimați din al doilea set de date (a se vedea mai sus). Figura 5 afișează rezultatele. Prezența corelației semantice în condiția de control (adică primii trei elemente fiind legate semantic) produce modele bune de performanță a reamintirii. Cu toate acestea, odată ce al cincilea item este legat semantic de triplet, se observă o scădere puternică a performanței pe pozițiile 4 și 5.

Această scădere a performanței față de pozițiile 4 și 5 în condiția experimentală este explicată prin modelul de serie

Fig. 4 Reamintim performanța într-o poziție în serie pentru datele empirice (panoul din stânga) și modelul (panoul din dreapta) în studiul Kowialiewski, Lemaire și Portrat (2021). Manipulările experimentale au implicat prezența unor triplete de cuvinte legate semantic la începutul (T1) sau la sfârșitul (T2) a listei și au comparat acest lucru cu o condiție nelegată semantic (NT)

Fig. 5 Rechemarea performanței într-o poziție serială pentru datele empirice (panoul din stânga) și modelul (panoul din dreapta). Fiecare linie reprezintă cele două condiții experimentale manipulate inițial de Poirier și colab. (2015)

erori de ordine, afișate în Fig. 6. În mod critic, marea majoritate a erorilor de ordine în serie din condiția experimentală au avut loc în poziția 4. Acest lucru este contrar datelor empirice în care transpozițiile respective tind să crească față de poziția 3. Acest fenomen este o proprietate de bază a modelului: erorile de ordine în serie sunt constrânse de modelul de activare pe termen lungmemorie. Creșterea nivelului de activare a unui articol are ca rezultat o creștere automată și obligatorie a erorilor de transpunere față de elementul direct precedent.

Se poate argumenta că aceste rezultate reflectă doar proprietatea modelului numai pentru setul specific de parametri pe care l-am găsit folosind algoritmul de recoacere simulat. În schimb, ar putea exista unele configurații de parametri care ar putea reproduce rezultatele observate de Poirier și colab. (2015). Am explorat această posibilitate testând modelul pe un eșantion mare de parametri. După cum este raportat în apendicele A, modelul nu reușește întotdeauna să prezică erorile de transpunere crescute față de poziția 3 și absența erorilor de transpunere crescute față de poziția 4.

Discuţie

Acest studiu a folosit o abordare de modelare computațională pentru a investiga ipoteza că menținerea ordinii în serie rezultă din modele de activare pe termen lung.memorie. Modelul a capturat cu succes impactul general al efectului de relație semantică asupra performanței WM. Cu toate acestea, nu a reușit să prezică influența specifică a relației semantice asupra procesării informațiilor de ordine în serie. Modelul nu a reușit să prezică absența efectelor de relație semantică asupra performanței comandă-rechemare și, în schimb, a prezis o performanță mai bună a comenzii-rechemare pentru articolele legate semantic. În plus, în timp ce participanții umani tind să-și amintească în mod eronat un element în poziția vecinilor săi semantici, modelul de calcul a produs erori de transpunere care implică migrații către elemente care nu au legătură. Problema constă în lipsa arhitecturii de disociere între informațiile de ordine în serie și activarea pe termen lung.memorie. Simularea setului de date #1 a arătat că

Fig. 6 Rata de transpunere a elementului 5 într-o poziție serială pentru datele empirice (panoul din stânga) și modelul (panoul din dreapta)

nivelul crescut de activare a articolelor a dus la o mai bunămemoriepentru informații despre comandă, spre deosebire de ceea ce se găsește de obicei în literatură (Ishiguro & Saito, 2020). Acest lucru s-a întâmplat în model, deoarece nivelul mai ridicat de activare protejează elementele împotriva efectului dăunător al dezintegrarii care apare la rechemare, dezintegrarea în urma unei funcții de dezintegrare exponențială, așa cum este implementată în multe arhitecturi computaționale (Burgess & Hitch, 2006; Oberauer & Lewandowsky, 2011; Page & Norris, 1998). În plus, simulările ale setului de date #2 și ale setului de date #3 sugerează că, dacă erorile de comandă în serie sunt cel puțin limitate de nivelul relativ de activare al unui articol pe termen lungmemorie, atunci ar fi trebuit observat un impact retroactiv al elementelor legate semantic asupra performanței rechemarii. În schimb, dovezile empirice din literatura de specialitate WM converg către absența impactului retroactiv al factorilor psiholingvistici asupra performanței de reamintire în serie (Cowan și colab., 1992; Miller & Roodenrys, 2012; Portrat și colab., 2016; Thalmann și colab., 2019). ), un rezultat pe care arhitectura noastră bazată pe activare nu îl poate reproduce. Prin urmare, o arhitectură bazată exclusiv pe activare pare a fi problematică pentru a rezolva problema ordinii în serie în WM, spre deosebire de ceea ce sa presupus anterior (Acheson și colab., 2011; Martin & Saffran, 1997; Poirier și colab., 2015). .

Mai general, menținerea informațiilor de ordine în serie printr-un gradient de primație pe termen lungmemorieeste problematică din mai multe motive. În primul rând, nu este clar cum modelul ar îndeplini sarcini simple, cum ar fi repetiția/împrospătarea (Barrouillet, Bernardin și Camos, 2004). Acest lucru se datorează faptului că selecția articolului se realizează prin alegerea celor mai activate informații. Modelul ar fi blocat continuu pe elementul cel mai activat, care în majoritatea situațiilor este primul. În schimb, participanții pot repeta mai multe articole și în mod cumulativ (Tan & Ward, 2008). Modelul de primat original presupune repetiția ca fiind efectuată în cadrul unei bucle fonologice (Page & Norris, 1998), dar asta nu rezolvă problema ordinii în serie în primul rând. În al doilea rând, și așa cum a menționat Norris (2017), un model bazat exclusiv pe activare nu ar putea niciodată să-și amintească un element de două ori (de exemplu, amintirea „9-2-5-4-9-7”). Această sarcină necesită reprezentări temporare aflate în afara pe termen lungmemorie. Rețineți că acest studiu nu exclude modelul Primacy în sine ca un mecanism general prin care informațiile de ordine în serie ar putea fi codificate în afara termenului lung.memorie, așa cum este postulat de modelul original Page și Norris (1998). Studiul de față exclude pur și simplu un gradient de primație de activare în memoria pe termen lung ca mecanism exclusiv de menținere a informațiilor de ordine în serie.

Cum este reprezentată comanda în serie?

Multe modele teoretice ale WM postulează independență între natura codurilor de reprezentare implicate în menținerea informațiilor de ordine în serie și cele implicate în informațiile despre articole. Această independență relativă este asumată în mod explicit de modelele poziționale ale WM (Burgess & Hitch, 2006; Oberauer et al., 2012; Oberauer & Lewandowsky, 2011). În mod critic, aceste modele ar trebui să ia în considerare și potențialele interacțiuni dintre codurile de comandă de articole și seriale, dar aceste interacțiuni nu sunt încă bine înțelese. Jefferies et al. (2006) au demonstrat o tendință a fonemelor de a migra între noncuvinte, la nivel de structură silabică (de exemplu, amintind „dug-fal” în loc de „dag-full”). În mod similar, modelul erorilor de transpunere observat de Poirier et al. (2015) ar putea fi explicată presupunând că WM codifică și caracteristici semantice. Deoarece elementele legate semantic împărtășesc caracteristici semantice suprapuse și/sau sunt, de asemenea, mai asemănătoare (Dell, Schwartz, Martin, Saffran și Gagnon, 1997; Ishiguro și Saito, 2020), erorile de transpunere între elementele legate semantic din poziții mai îndepărtate ar putea apărea teoretic la momentul regăsirii. Alternativ, de îndată ce participanții detectează prezența unui triplet înrudit semantic, aceștia pot fragmenta informațiile și pot menține o singură reprezentare semantică (de exemplu, „natura” în loc de „ramură-frunză-arboresc”). La rechemare, din cauza decompresiei fragmentului semantic, ordinea arbitrară a elementelor în sine se poate pierde (Kowialiewski & Majerus, 2020), ceea ce duce la rechemarea eronată a unui cuvânt înrudit3.

Acest studiu nu reușește să susțină ideea că informația de ordine în serie este menținută prin activarea relativă a articolului în sistemul lingvistic. În același timp, acest studiu nu exclude posibilitatea ca menținerea ordinii în serie să fie complet constrânsă de regularitățile statistice învățate din expunerea la limbă (Schwering & MacDonald, 2020). Conform acestei relatări, sistemul lingvistic posedă mecanismele sale de menținere a ordinii în serie. Acest lucru este, de exemplu, susținut de studii care arată că regularitățile statistice derivate din corpurile lingvistice pot prezice performanța de reamintire în serie în sarcinile WM verbale (Jones & Macken, 2015, 2018). În mod critic, plauzibilitatea unui mecanism de menținere a ordinii în serie bazat exclusiv pe limbaj a fost demonstrată folosind o rețea neuronală recurentă (Botvinick & Plaut, 2006), al cărei comportament emergent este modelat prin ajustarea greutăților conexiunilor folosind reguli simple de învățare. La nivel conceptual, aceasta este radical diferită de arhitectura bazată pe activare pe care am construit-o, care se bazează pe activarea relativă a elementului pe termen lung.memorie.

Concluzie

Acest studiu a analizat gama de mecanisme plauzibile implicate în reținerea temporară a informațiilor de ordine în serie. Printr-o abordare de modelare computațională, am demonstrat că menținerea informațiilor de ordine serială printr-un gradient de primație de activare pe termen lung.memorieeste neplauzibil. Dacă ordinea în serie este codificată prin mecanisme independente de ordine în serie sau direct prin regularitățile statistice care apar în procesarea limbajului sau ambele, rămâne de stabilit oficial.

Anexa A

În această analiză, am efectuat o căutare în grilă pe 16.807 puncte din spațiul parametrilor modelului nostru cu λ=0. Gama de parametri explorați este afișată în Tabelul A1. Am selectat o combinație de parametri (N=13, 103) care au reprodus cu succes un efect de primație asupra performanței de reamintire atât pe baza criteriilor stricte de rechemare în serie, cât și de rechemare a articolului. Efectul recent nu a fost luat în considerare pentru a asigura că analiza a acoperit o gamă largă de puncte din spațiul parametrilor.

În continuare, am efectuat o nouă căutare în grilă pe acea combinație de parametri prin modularea λ (4 valori) pe fiecare dintre aceștia, atât pe controlul, cât și pe condițiile experimentale din Experimentul 1 al lui Poirier și colab. (2015). Fiecare set de parametri a fost estimat folosind 10,000 simulări. Apoi am calculat numărul de erori de transpunere (corectat pentru numărul total de ori când ținta a fost rechemată) al celui de-al cincilea element care a apărut în pozițiile 3 și 4 în fiecare dintre aceste condiții experimentale. Pentru ca un rezultat să fie valid, am motivat că ar trebui să existe cel puțin o creștere a erorilor de transpunere în condiția experimentală față de poziția 3, superioară unei creșteri potențiale a transpoziției față de poziția 4. Am numărat de câte ori au corespuns aceste versiuni ale modelului. la acest criteriu. Nu erau niciuna.

Finanțare Finanțare cu acces deschis oferit de Universität Zürich. Acces deschis Acest articol este licențiat în baza unei licențe internaționale Creative Commons Attribution 4.0, care permite utilizarea, partajarea, adaptarea, distribuirea și reproducerea în orice mediu sau format, atâta timp cât acordați credit corespunzător autorului original. (s) și sursa, furnizați un link către licența Creative Commons și indicați dacă s-au făcut modificări. Imaginile sau alte materiale de la terți din acest articol sunt incluse în licența Creative Commons a articolului, cu excepția cazului în care se indică altfel într-o linie de credit a materialului. Dacă materialul nu este inclus în licența Creative Commons a articolului și utilizarea dorită nu este permisă de reglementările legale sau depășește utilizarea permisă, va trebui să obțineți permisiunea direct de la deținătorul drepturilor de autor. Pentru a vedea o copie a acestei licențe, accesați http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.