Souběžné zkreslení vizuální pracovní paměti v sekvenční integraci přibližného počtu

Kontakt: Audrey Hu Whatsapp/hp: 0086 13880143964 E-mail:audrey.hu@wecistanche.com

Zhiqi Kang a Bernhard Spitzer

1 Centrum pro adaptivní racionalitu, Institut Maxe Plancka pro lidský rozvoj, 14195 Berlín, Německo.

2 Berlínská škola mysli a mozku, Humboldt-Universität Zu Berlin, 10099 Berlín, Německo

Předchozí práce ukázaly obousměrné přeslechy meziPracovní paměť(WM) a vnímání tak, že obsah WM může měnit souběžné vjemy a naopak. Zde zkoumáme interakce vnímání WM v novém nastavení úkolu. Účastníci posuzovali podíl barevných bodů v proudu vizuálních displejů a současně uchovávali informace o poloze a barvě v paměti. Časoprostorově vyřešená psychometrie odhalila modulaci percepční citlivosti konzistentní se zaujatostí vizuálně-prostorové pozornosti vůči zapamatovanému místu, avšak tento efekt byl krátkodobý, což naznačuje, že visuoprostorové WM informace byly rychle zbaveny priority během zpracování nových percepčních informací, Nezávisle , pozorovali jsme robustní obousměrné zkreslení kategorických barevných úsudků v tom, že percepční rozhodnutí a mnemotechnická hlášení se vzájemně přitahovaly. K těmto zkreslením došlo bez snížení celkové percepční citlivosti ve srovnání s kontrolními podmínkami bez souběžné zátěže WM. Výsledky koncepčně kopírují a rozšiřují předchozí poznatky ve vizuálním vyhledávání a naznačují, že přeslechy mezi WM a vnímáním mohou vznikat na mnoha úrovních, od smyslově-vnímání až po rozhodovací zpracování.

Tradiční čínská léčivá bylina cistanche je účinná při zlepšování paměti

To, co máme na mysli, může ovlivnit to, jak vnímáme fyzický svět. V souladu s touto intuicí laboratorní experimenty ukázaly, že obsah pracovní paměti (WM) může ovlivnit výkon při zasahování do percepčních úkolů. Například při aktivním udržování zelené položky ve WM při hledání cílového tvaru lze časy odezvy zpomalit, když je ve vyhledávacím poli přítomen zelený rozptylovač1,2, což indikuje zachycení pozornosti percepčním vstupem, který odpovídá souběžnému obsahu WM1–4 . Účinek WM na vedení pozornosti byl spojen s názorem, že informace WM mohou být udržovány v různých funkčních stavech1,5,6. Podle tohoto názoru obsah WM vede pozornost, zatímco je upřednostňován pro okamžité cílené použití. Obsah WM, který není aktuálně upřednostněn, může být zachován pro případné pozdější použití, ale důkazy naznačují, že nezkreslují pozornost v souběžných percepčních úkolech1,7.

Kromě vedení pozornosti několik studií ukázalo, že souběžné informace WM mohou dokonce ovlivnit samotný vzhled intervenujících podnětů. Bylo například zjištěno, že vnímaná orientace nebo pohyb stimulu je odražen od souběžně udržovaného stimulu8–10. Jedna nedávná studie místo toho navrhla, že smyslové reprezentace mohou být přitahovány k souběžným vzpomínkám11. Bylo však zjištěno, že k přeslechům mezi WM a vnímáním dochází i opačně, takže intervenující podněty mohou zkreslit pozdější vyvolání souběžně udržovaných informací9–12. Typickým vzorem tohoto typu financování je, že zprávy o paměti jsou přitahovány (spíše než odpuzovány) intervenujícími podněty10,11,13.

Při vysvětlování zkreslení vnímání WM předchozí studie předpokládaly víceméně přímé změny v reprezentaci percepčních a/nebo mnemotechnických informací10,11,13. Reprezentace WM se mohou pohybovat nebo posunout14,15 směrem k souběžným vjemům a stát se hlučnějšími10. A naopak, bylo navrženo, že souběžný obsah WM může přímo změnit senzorické ladění na nový vstup11. Z pohledu teorie rozhodování však mohou zkreslení v behaviorálních zprávách vznikat také při postpercepčním hodnocení jinak nezměněných senzorických a/nebo mnemotechnických reprezentací16. Nedávná práce o účincích v historii pokusů například nalezla zkreslení přitažlivosti v subjektivních zprávách, ale odpudivé zkreslení v přímějších psychofyzických měřeních vzhledu stimulů17. Atraktivní zkreslení vnímání WM může také nastat, pokud souběžný obsah vyvolá tendenci ke shodnému hlášení a/nebo částečným záměnou zapamatovaných a právě zažitých informací. Takové zkreslení lze charakterizovat jako posun v kritériích odezvy16 nebo v rámci sekvenčního vzorkování18 jako kompenzaci akumulace rozhodovacích důkazů směrem ke kategorii odezvy, která je spojena se souběžnými informacemi.

Obrázek 1. Experimentální paradigma. (a) Schematický náčrt zkoušky ve stavu rušení WM. Vlevo, vzorek WM, který měl být udržován, byla jedna tečka (červená nebo modrá) prezentovaná v náhodné poloze na neviditelné kruhové dráze kolem fixace. Střední, Během údržby WM byl prezentován proud 6 náhodných teček. Každý displej obsahoval 20 bodů, z nichž proměnný počet byl modrý, ostatní červený. Účastníci byli požádáni, aby vyhodnotili, zda stream obsahuje relativně více modrých nebo červených bodů (podrobnosti viz „Metody“). Správně, barva i umístění vzorku WM měly být na konci pokusu reprodukovány z paměti. (b) Podmínky kontroly v rámci subjektu. V Control 1 byly vynechány prvky úloh WM. V Control 2 byly prvky WM a rozhodovací úlohy přeskupeny tak, že tyto dva úkoly nebyly souběžné.

Účinky WM na vedení pozornosti byly typicky demonstrovány u nesouvisejících úkolů, které vyžadují rychlou reakci na jeden displej (např. pole vizuálního vyhledávání). Málo se ví, zda a jak dlouho bude vedení pozornosti přetrvávat mimo časový rámec těchto úkolů, například když jsou informace, které mají být posuzovány, rozloženy v čase. Obousměrné přeslechy mezi percepčními a mnemotechnickými zprávami lze na druhé straně pozorovat pouze tehdy, když percepční a WM úkol sdílejí stejnou relevantní stimulační dimenzi (např. posouzení orientace při zapamatování jiné orientace). Do jaké míry závisí zkreslení přitažlivosti nebo odpuzování v druhém typu úloh na funkčním stavu WM informace, není dosud jasné.

Zde jsme zkoumali interakce vnímání WM v sekvenční integrační úloze, která vyžadovala, aby účastníci posuzovali informace o vizuálně prostorové početnosti v proudu zobrazení náhodných bodů a současně si pamatovali umístění a barvu vzorku WM pro pozdější zprávu. Barva byla nezávisle na úkolu relevantní také v rozhodovací úloze, což nám umožnilo zkoumat prostorové zkreslení pozornosti spolu s obousměrným zkreslením percepčních a mnemotechnických rozhodnutí. Našli jsme důkazy o zaujatosti vizuálně-prostorové pozornosti vůči místu, které si má být zapamatováno, které se však rychle rozptýlilo po nástupu rozhodovacího proudu. Obousměrné zkreslení percepčních a mnemotechnických zpráv se místo toho objevilo ve formě zkreslení aditivní volby a kategorického nesprávného hlášení, v souladu s postpercepčním místem interference.

cistanche doplněk:zlepšit paměť

Výsledek

Účastníci (n=68) byli požádáni, aby si zapamatovali barvu a umístění vzorového podnětu WM (obr. 1a, vlevo), zatímco rozhodovali, zda mezilehlý proud šesti náhodných teček obsahoval relativně více modrých nebo červených teček (obr. 1a, uprostřed). Po výběru byly subjekty požádány, aby z paměti reprodukovaly barvu a prostorové umístění vzorku WM (obr. 1a, vpravo). Tus, úloha WM zahrnovala udržování jak kategorických informací o prvku, který byl relevantní také v rozhodovací úloze (červená/modrá), tak vysoce přesných informací o umístění podnětu, které neměly být posuzovány nebo hlášeny v přerušované úloze. Zprávy rozhodnutí a WM byly zadávány různými rukama a za použití odlišných postupů ovládání tlačítek (výběr nebo přesun a přepínání, viz "Metody"), aby se předešlo záměně motorických reakcí mezi těmito dvěma úkoly.

Zeptali jsme se, zda by souběžně zapamatovaný vzorek WM změnil vizuálně prostorové zpracování rozhodovacího proudu. Nejprve jsme zmapovali celkové prostorové vážení účastníků pomocí logistické regrese percepčních hlášení oproti pokusu po pokusu měnící se barevnou hodnotu v každém pixelu rozhodovacího displeje. Prostorové váhy byly porovnány s těmi, které byly předpovězeny individuálně přizpůsobeným nulovým modelem jako nezkreslená základní linie (viz "Metody"). Obrázek 2a znázorňuje hmotnostní mapu velkého průměru, sbalenou ve všech experimentálních podmínkách (WM a kontroly) a pozicích zobrazení (1–6). Účastníci byli nejcitlivější vůči informacím ve střední vertikální oblasti displeje (p < 0.05,="" fdr-korigováno="" napříč="" pixely),="" přičemž="" přikládali="" menší="" váhu="" bočnímu="" okraji,="" zejména="" na="" pravé="" straně="" displeje.="" oblast=""><0.05, fdr-corrected).="" this="" pattern="" seems="" to="" differ="" from="" classic="" findings="" of="" heightened="" sensitivity="" along="" the="" horizontal="" meridian="" in="" studies="" of="" low-level="" visual="" acuity19–21.="" however,="" the="" pattern="" we="" observed="" could="" be="" related="" to="" the="" notion="" of="" anisotropy="" of="" perceived="" space,="" by="" which="" subjects="" estimate="" spatially="" spread="" out="" magnitudes="" like="" line="" length22="" and="" numerosity23="" to="" be="" larger="" along="" the="" vertical="" axis.="" we="" anticipate="" this="" incidental="" observation="" to="" be="" of="" interest="" for="" vision-="" and="" numerical="" cognition="" scientists="" using="" similar="" stimuli.="" to="" verify="" if="" the="" weighting="" pattern="" was="" stable="" throughout="" the="" stream="" sequence,="" we="" examined="" the="" pairwise="" spatial="" correlations="" between="" the="" weight="" distributions="" in="" each="" of="" the="" six="" displays.="" all="" of="" the="" 15="" pair-wise="" correlations="" were="" positive="" (mean="" r="0.65," min="" 0.52,="" max="" 0.78)="" and="" remained="" all="" positive="" when="" subtracting="" the="" mean="" correlations="" obtained="" after="" randomly="" rotating="" each="" map="" (1000="" iterations;="" which="" excludes="" center-bias;="" mean="" r="0.32," min="" 0.17,="" max="" 0.44).="" our="" method="" thus="" proved="" efficient="" in="" disclosing="" a="" robust="" and="" stable="" spatial="" weighting="" pattern="" in="" the="" stream="">

Obrázek 2. Analýza prostorového vážení. (a) Prostorové vážení zobrazení rozhodnutí předtím, než se rotační zarovnání zhroutilo ve všech studiích (WM a kontrolní podmínky) a zobrazení (1–6). Kladné hodnoty označují převážení, záporné hodnoty podvážené vzhledem k modelu nezaujatého pozorovatele přizpůsobenému každému jednotlivci (viz "Metody"). Průhledná maska ​​označuje významné regionální nadhodnocení nebo podvážení (str<0.05, two-tailed,="" fdr-corrected="" across="" pixels).="" (b)="" spatial="" distribution="" of="" wm="" sample="" positions="" reported="" on="" wm="" recall="" (cf.="" fig.="" 1a,="" right)="" after="" rotational="" alignment="" (cf.="" e),="" aggregated="" across="" all="" participants.="" the="" white="" circle="" indicates="" the="" true="" position="" (rotation-aligned)="" of="" the="" wm="" sample.="" (c)="" spatial="" weighting="" on="" wm="" trials="" after="" rotational="" alignment="" (cf.="" e),="" same="" conventions="" as="" in="" b.="" the="" purple="" dot="" indicates="" the="" (rotation-aligned)="" location="" of="" the="" wm="" sample.="" (d)="" pie="" masks="" for="" angular="" tuning="" analysis.="" spatial="" weights="" within="" each="" segment="" were="" averaged="" and="" examined="" as="" a="" function="" of="" the="" absolute="" angular="" distance="" from="" the="" wm="" sample="" (see="" fig.="" 3b="" below="" for="" results).="" (e)="" rotational="" alignment="" of="" trials.="" displays="" were="" rotated="" fine="" such="" that="" the="" trial-specific="" wm="" sample="" positions="" matched="" the="" same="" (virtual)="" reference="" location="" (arbitrarily="" set="" to="" 45°,="" cf.="" purple="">

Porovnáním celkového vzorce vážení na obr. 2a mezi pokusy se souběžným zatížením WM a bez něj jsme nenašli žádné významné rozdíly (žádné pixely p<0.05, fdr-corrected="" for="" multiple="" comparisons).="" however,="" our="" main="" question="" was="" whether,="" on="" wm="" trials,="" the="" allocation="" of="" processing="" gain="" in="" visual="" space="" was="" attracted="" towards="" (or="" repulsed="" away="" from)="" the="" to-be-memorized="" wm="" sample="" location.="" to="" this="" end,="" we="" find="" rotated="" the="" circular="" displays="" from="" all="" trials="" such="" that="" they="" were="" all="" aligned="" to="" the="" same="" wm="" sample="" position="" (fig.="" 2e).="" we="" arbitrarily="" set="" this="" common="" reference="" position="" to="" 45°="" for="" illustration="" purposes.="" the="" weighting="" map="" computed="" from="" the="" thus="" aligned="" displays="" averaged="" across="" displays="" (1–6),="" indeed="" showed="" a="" concentration="" of="" sensitivity="" towards="" the="" wm="" sample="" location="" (fig.="" 2c,="" p="" <="" 0.05,="" fdr-corrected="" across="" pixels).="" in="" other="" words,="" the="" concurrent="" wm="" sample="" directly="" modulated="" the="" gain="" of="" perceptual="" processing="" in="" visual="" space.="" this="" effect="" manifested="" as="" a="" moderate="" shif="" of="" sensitivity="" away="" from="" fixation="" in="" the="" direction="" of="" the="" wm="" sample,="" rather="" than="" a="" concentration="" at="" its="" actual="" physical="" position="" (which="" was="" more="" peripheral="" and="" reproduced="" with="" high="" accuracy="" on="" later="" recall,="" cf.="" fig.="" 2b).="" unlike="" the="" overall="" spatial="" weighting="" pattern="" (cf.="" fig.="" 2a),="" the="" wm-related="" spatial="" bias="" (fig.="" 2c)="" appeared="" not="" to="" be="" stable="" over="" time="" (mean="" inter-display="" correlation="" after="" rotational="" alignment,="" r="-0.03," min−0.30,="" max="">

Pro další analýzu jsme rozdělili zobrazovací plochu na stejně velké koláčové segmenty s cílovým segmentem vycentrovaným kolem umístění vzorku WM pod úhlem 45 stupňů (obr. 2d). Průměrování hmotnosti v rámci segmentů nám umožnilo prozkoumat „vyladění“ prostorového vážení, pokud jde o jeho střední úhlovou vzdálenost od umístění vzorku WM. Obrázek 3b znázorňuje úhlové ladění samostatně pro každý ze šesti displejů v rozhodovacím proudu. Statistická analýza průměrné hmotnosti v segmentu vzorku WM ve srovnání se zbývajícími segmenty ukázala významný účinek v zobrazení prvního proudu [zobrazení 1; t(67)=4.19, str<0.001]. this="" angular="" tuning="" was="" even="" discernable="" directly="" in="" the="" weighting="" map="" of="" display="" 1,="" with="" significantly="" increased="" sensitivity=""><0.05, fdr-corrected="" across="" pixels)="" along="" the="" trajectory="" between="" fixation="" and="" wm="" sample="" location="" (leftmost="" in="" fig.="" 3a).="" however,="" no="" such="" effect="" was="" evident="" in="" any="" of="" the="" subsequent="" displays="" (2–6),="" neither="" in="" pixel-level="" weighting="" maps="" (no="" pixels="">< 0.05,="" fdr-corrected)="" nor="" in="" terms="" of="" angular="" tuning="" [all=""><1.66, p's="">0.10]. Bayes factor analysis indicated strong evidence for an angular tuning effect in display 1 (BF01 = 0.004), but anecdotal to moderate evidence for its absence in displays 2–6 (BF01 ranging from 2.06 to 4.85). For further validation, we pseudo-aligned the trials from control conditions (cf. Fig. 1b) to the same WM sample locations as the WM trials (i.e., as if each WM sample had been presented on a controlled trial, too). This control analysis showed no (pseudo-) angular tuning for any of the six displays (yellow in Fig. 3b, all p's>0.05).

Obrázek 3. Časový průběh koncentrace regionální hmotnosti. (a) prostorové vážení na WM pokusech po rotačním vyrovnání jako na obr. 2c, ale zobrazeno samostatně pro každý ze šesti displejů v rozhodovacím proudu. Významná koncentrace regionálního zisku (str<0.05, two-tailed,="" fdr-corrected,="" indicated="" by="" transparent="" mask)="" was="" observed="" in="" display="" 1="" only.="" (b)="" purple:="" angular="" tuning="" of="" spatial="" weighting="" in="" terms="" of="" mean="" angular="" distance="" from="" the="" wm="" sample="" (cf.="" fig.="" 2d).="" significant="" tuning="" was="" evident="" exclusively="" in="" display="" 1.="" yellow="" curves="" show="" analog="" analysis="" of="" control="" trials="" (pooled="" over="" control="" conditions="" 1="" &="" 2)="" pseudo-aligned="" to="" the="" same="" wm-locations="" as="" the="">

Abychom prozkoumali, zda zkreslení prostorového vážení souviselo se zpracováním WM, rozdělili jsme mediánové rozdělení zkušebních dat každého účastníka podle přesnosti zpráv o poloze při následném stažení WM. Pozorovali jsme významné úhlové ladění na displeji 1 při vysoce přesných testech WM [t(67)=4.61 , s.<0.001, bf01="0.001]" but="" not="" on="" low-precision="" wm="" trials="" [t(67)="1.21," p="0.23," bf01="3.74]." thus,="" the="" presentation="" of="" a="" wm="" sample="" alone="" was="" not="" sufficient="" to="" explain="" the="" weighting="" shif="" on="" wm="" trials.="" this,="" together="" with="" the="" relatively="" small="" radius="" of="" the="" shif,="" also="" renders="" the="" effect="" in="" display="" 1="" less="" likely="" to="" have="" resulted="" from="" reflexive="" saccades="" to="" the="" wm="" sample="" (but="" see="" "discussion"="" for="" a="" potential="" role="" of="" microsaccadic="" eye="" activity="" in="" covert="" spatial="">

Abychom prozkoumali, zda zkreslení prostorového vážení souviselo se zpracováním WM, rozdělili jsme mediánové rozdělení zkušebních dat každého účastníka podle přesnosti zpráv o poloze při následném stažení WM. Pozorovali jsme významné úhlové ladění na displeji 1 při vysoce přesných testech WM [t(67)=4.61 , s.<0.001, bf01="0.001]" but="" not="" on="" low-precision="" wm="" trials="" [t(67)="1.21," p="0.23," bf01="3.74]." thus,="" the="" presentation="" of="" a="" wm="" sample="" alone="" was="" not="" sufficient="" to="" explain="" the="" weighting="" shif="" on="" wm="" trials.="" this,="" together="" with="" the="" relatively="" small="" radius="" of="" the="" shif,="" also="" renders="" the="" effect="" in="" display="" 1="" less="" likely="" to="" have="" resulted="" from="" reflexive="" saccades="" to="" the="" wm="" sample="" (but="" see="" "discussion"="" for="" a="" potential="" role="" of="" microsaccadic="" eye="" activity="" in="" covert="" spatial="">

Vizuoprostorové zpracování bylo společně dočasně zkresleno směrem k umístění vzorku WM, ale toto zkreslení bylo pomíjivé a rychle se rozptýlilo s novými informacemi o vjemovém rozhodování. Vizuální zpracování zbytku proudu se zdálo nedotčené souběžně udržovanými prostorovými WM informacemi. Vzor naznačuje, že zaměření prostorové pozornosti se rychle přesunulo od vzorku WM, když začal proud rozhodovacích úloh.

Our analysis has thus far focused on interactions with the spatial information in the WM sample. We next asked to what extent the concurrently memorized categorical color information, which was also remembered with high accuracy (mean percentage correct 93.1%, SE=0.006), may have biased judgments of the intervening decision stream. To this end, we examined psychometric weighting of the blue-red composition of the stream displays using conventional reverse correlation analysis24–26. The weighting functions in Fig. 4a indicate the proportion of blue>červené volby jako funkce relativního počtu modro-červených bodů na displeji. Popisně byly průměrné váhové funkce téměř lineární a objevily se paralelně posunuté směrem k barvě vzorku WM (modrá nebo červená), což ukazuje na aditivní zkreslení výběru ve srovnání s kontrolními podmínkami bez souběžného zatížení WM (obr. 4a). ANOVA opakovaných měření s faktory WM stav (modrá, červená, kontrola) a počet bodů (11 úrovní) ukázaly hlavní účinek WM stavu [F(1.96,131.62)=29.97, s.<0.001] but="" no="" interaction="" with="" dot="" count="" [f(12.52,838.54)="1.158," p="0.31]," consistent="" with="" a="" parallel="" displacement="" of="" the="" psychometric="" function="" [main="" effect="" of="" dot="" count:="" f(6.55,438.77)="1041.44," p="" <="" 0.001].="" we="" next="" fitted="" a="" logistic="" choice="" model="" (see="" "methods")="" to="" independently="" quantify="" the="" psychophysical="" sensitivity="" (slope)="" towards="" the="" stream="" displays'="" color="" composition,="" and="" the="" strength="" of="" an="" additive="" choice="" bias="" (intercept)="" associated="" with="" maintaining="" a="" blue="" or="" red="" wm="" sample,="">

Obrázek 4. Obousměrné zkreslení WM a percepčních rozhodnutí – barevné informace. (a) Psychometrické váhové funkce zprůměrované přes šest zobrazení v rozhodovací úloze, vynesené samostatně pro pokusy, kde byl současně udržovaný vzorek WM červený nebo modrý, a pro kontrolní podmínky bez souběžného úkolu WM (srov. obr. 1). (b) Termíny zkreslení (zachycení) odvozené z logistické regrese výběru. (c) Citlivost volby (sklony) na kompozici červeno-modrých bodů v každém ze šesti zobrazení v rozhodovacím proudu. (d) Zkreslení vyvolání paměti. Pravděpodobnost (chybné) modré/červené zprávy ve WM vyvolání jako funkce modro-červené kompozice zasahujících rozhodovacích zobrazení. Malý vložený graf ukazuje časový průběh tohoto vztahu v šesti zobrazeních proudu z hlediska koeficientů logistické regrese. Chybové úsečky ve všech panelech ukazují standardní chybu průměru.

Statistická analýza modelových koeficientů potvrdila významné zkreslení výběru směrem k barvě vzorku WM [obr. 4b, zachycuje; WM modrá: t(67)=2.64, str<0.02, wm="" red:="" t(67)="5.11,"><0.001, paired="" t-tests="" against="" pooled="" control="" conditions].="" we="" confirmed="" that="" this="" additive="" effect="" was="" associated="" with="" active="" wm="" maintenance="" and="" not="" merely="" with="" the="" presentation="" of="" a="" wm="" sample:="" the="" magnitude="" of="" the="" choice="" bias="" (wm="" blue—wm="" red;="" cf.="" fig.="" 4b)="" was="" significantly="" enhanced="" when="" restricting="" the="" analysis="" to="" those="" trials="" in="" which="" the="" wm="" color="" was="" subsequently="" recalled="" correctly="" [0.598="" vs.="" 0.521,="" t(67)="4.3877,"><0.001]. repeating="" the="" analysis="" with="" subjects'="" color="" recall="" reports="" (instead="" of="" physical="" wm="" sample="" color)="" as="" bias="" terms="" descriptively="" increased="" the="" bias="" (0.561="" vs.="" 0.521),="" but="" this="" difference="" failed="" to="" reach="" significance="" [t(67)="1.538," p="0.13;" see="" below="" for="" targeted="" analysis="" of="" reporting-level="" bias].="" interestingly,="" when="" median="" splitting="" trials="" according="" to="" the="" precision="" of="" wm="" location="" recall,="" the="" choice="" bias="" did="" not="" differ="" [0.572="" vs.="" 0.501,="" t(67)="0.54," p="0.59]" and="" was="" robustly="" present="" in="" both="" split="" sets="" [both="" t(67)="">4,5, obě p<0.001]. tus,="" the="" color="" bias="" was="" observed="" regardless="" of="" whether="" or="" not="" a="" spatial="" bias="" was="" evident="" on="" the="" same="" trials="" (cf.="" angular="" tuning="" analysis="" above),="" indicating="" a="" degree="" of="" independence="" between="" the="" two="">

Obrázek 5. Průměrování nebo hazard – informace o barvě. (a) Zkreslení výběru vyvolané WM ve vztahu ke sdruženým kontrolním podmínkám (srov. obr. 4b) vynesené samostatně pro "průměrování" (levé sloupce, n=35) a "hazardní" varianty (pravé sloupce, n{4 }}) rozhodovacího úkolu. (b) citlivost výběru (sklony) pro každý ze šesti displejů v rozhodovacím proudu (srov. obr. 4c), vynesené samostatně pro průměrování a úlohy hazardu. Žluté křivky ukazují spojené kontrolní podmínky. (c) Zkreslení stažení WM (srov. vložka na obr. 4d) vynesené samostatně pro průměrování a podmínky hazardu. Malý vložený graf ukazuje proporčně správné vyvolání barev. Chybové úsečky ve všech panelech ukazují standardní chybu průměru.

Pokud jde o citlivost (obr. 4c, sklony), pozorovali jsme celkový efekt aktuálnosti27,28 se zvýšenou citlivostí ke konci rozhodovacího proudu [hlavní účinek pozice zobrazení 1–6: F(2,67,179,07){{9} }.94, str<0.001], which="" may="" reflect="" memory="" loss="" or="" "leakage"="" of="" early="" presented="" decision="" information28,29.="" the="" recency="" effect="" was="" slightly="" stronger="" on="" wm="" trials,="" with="" a="" steeper="" time="" course="" compared="" to="" pooled="" controls="" [diference="" in="" the="" slope="" of="" increase:="" t(67)="2.45,"><0.02], indicating="" that="" the="" concurrent="" wm="" load="" may="" have="" interfered="" with="" the="" mnemonic="" demands="" of="" the="" stream="" task.="" interestingly,="" we="" found="" no="" reduction="" in="" overall="" sensitivity="" during="" wm="" maintenance="" compared="" to="" control="" conditions="" without="" a="" concurrent="" wm="" load.="" in="" fact,="" in="" one="" of="" the="" control="" conditions="" (control="" 1),="" sensitivity="" was="" even="" significantly="" lower="" than="" on="" wm="" trials="" [fig.="" 4c;="" main="" effect="" of="" condition,="" f(1,35)="55.37," p="" <="" 0.001].="" this="" unexpected="" observation="" could="" be="" attributable="" to="" procedural="" aspects="" (decision="" trials="" occurred="" in="" faster="" succession="" in="" the="" control="" 1="" condition).="" in="" our="" second="" control="" condition="" (control="" 2),="" which="" controlled="" for="" these="" aspects="" (cf.="" fig.="" 1b),="" overall="" sensitivity="" was="" statistically="" indistinguishable="" from="" that="" on="" wm="" trials="" [f(1,31)="0.734," p="0.40)]." to="" summarize,="" concurrent="" wm="" maintenance="" robustly="" biased="" choices="" and="" slightly="" increased="" recency="" efects="" but="" did="" not="" impair="" overall="" perceptual-discriminative="">

Analogicky jsme zkoumali, zda by informace v rozhodovacím proudu zkreslily následné vyvolání barvy vzorku WM (obr. 4d). Logistická regrese zpráv o barvách WM (modrá/červená) proti relativnímu počtu modro-červených bodů v zobrazení přerušovaného proudu ukázala významný pozitivní účinek [t(67) =2.14, p=0.036 , t-test sdružených spádových koeficientů proti nule]. Tus, čím více modrých (nebo červených) teček bylo obsaženo na streamovaném displeji, tím pravděpodobněji byl vzorek WM chybně vyvolán jako modrý (nebo červený). Časový průběh tohoto efektu nevykazoval žádnou významnou změnu napříč šesti zobrazeními proudu [vložená na obr. 4d; F(5 402)<1], suggesting="" that="" the="" bias="" was="" not="" only="" driven="" by="" e.g.,="" early="" displays="" that="" occurred="" in="" temporal="" proximity="" to="" the="" wm="">

Odráží toto zkreslení WM přímé zkreslení barevné paměti smyslovým vstupem a/nebo přeslechy s postpercepčními vyhodnoceními v rozhodovací úloze? V další analýze jsme regresovali zprávy o barvách WM proti reziduím výběru z analýzy psychometrického rozhodování (srov. obr. 4b–c; metody, rovnice 2). Testovali jsme tedy, zda zprávy WM byly dokonce ovlivněny endogenní variabilitou výběru v úloze proudu, která není vysvětlena žádnou informací o stimulu (ani ve vzorcích WM ani rozhodnutí). Tato analýza ukázala pozitivní efekt [t(67)=4.68, str<0.001], suggesting="" crosstalk="" on="" the="" level="" of="" decisional="" evaluation="" and/or="" -reporting.="" finally,="" we="" also="" directly="" correlated="" the="" residuals="" in="" wm-="" and="" decision="" reports="" after="" applying="" the="" full="" psychometric="" model="" (methods,="" eq.="" 2)="" to="" either.="" the="" full="" model="" perfectly="" separated="" wm="" reports="" in="" the="" three="" highest="" performing="" participants.="" in="" the="" remaining="" subjects,="" we="" found="" a="" significant="" positive="" correlation="" between="" the="" residuals="" in="" wm-="" and="" decision="" reporting="" [mean="" r:="" 0.04,="" se="0.008," t(64)="4.79,"><0.001]. we="" note="" again="" that="" our="" experimental="" setup="" rendered="" such="" crosstalk="" unlikely="" to="" arise="" from="" simple="" motor="" response-="" or="" button="" confusion="" (see="">

V našem experimentu jsme prozkoumali ještě další aspekt úkolu: jedna skupina účastníků byla požádána, aby posoudila, zda proud v průměru obsahuje více modrých (nebo červených) teček (podmínka „průměrování“), což odráží typický požadavek na úkol v experimentech s percepční volbou. Další skupina byla požádána, aby se rozhodla, zda je ochotna získat hodnotu jednoho náhodně vybraného vzorku z právě prezentovaného streamu (podmínka „hazardní hry“), která napodobuje scénář ekonomického „rizikového“ výběrového úkolu. Normálně by se pozorovatelé v obou těchto podmínkách měli chovat identicky, aby maximalizovali dlouhodobé výnosy. Předpokládali jsme však, že scénář hazardních her by mohl podporovat více diskretizovanou reprezentaci zobrazení jednotlivých streamů, a tím silněji zatěžovat procesy úložiště WM30, zatímco úloha průměrování může podporovat kontinuálnější aktualizaci běžící rozhodovací proměnné18,28,31, která potenciálně představuje nižší zátěž WM. Proto jsme očekávali, že úloha hazardu bude silněji zasahovat do souběžné úlohy WM.

Obrázek 6. Průměrování nebo hazard – prostorová přesnost WM. Prostorové rozložení pozic WM hlášených při odvolání WM (zarovnáno s rotací jako na obr. 2b), znázorněné samostatně pro průměrování (vlevo) a hazard (uprostřed) varianty úlohy přerušovaného rozhodování. Pravý panel zobrazuje statistickou mapu rozdílu mezi těmito dvěma, prahová hodnota na str<0.05 (two-tailed,="" uncorrected).="" white="" circles="" indicate="" the="" true="" original="" position="" (rotation-aligned)="" of="" the="" wm="" sample.="" participants="" in="" the="" averaging="" condition="" tended="" to="" report="" more="" locations="" near="" to="" the="" target="" and="" fewer="" locations="" afar="" from="" it,="" compared="" to="" the="" gambling="">

Nepozorovali jsme žádné rozdíly v prostorovém vážení (srov. obr. 2a) nebo úhlovém ladění (srov. obr. 2c) mezi dvěma variantami úlohy (žádné pixely p< 0.05,="" fdr-corrected).="" we="" also="" found="" no="" reliable="" diferences="" in="" color="" bias="" (fig.="" 5a),="" neither="" in="" terms="" of="" its="" magnitude="" [t(66)="1.79," p="0.08," two-sample="" t-test]="" nor="" direction="" [t(66)="0.54," p="0.59]." overall="" choice="" sensitivity="" (fig.="" 5b)="" was="" signifcantly="" lower="" in="" gambling="" than="" in="" averaging="" [t(66)="2.64," p="0.01]," which="" replicates="" earlier="" fndings32.="" furthermore,="" the="" analysis="" showed="" a="" robust="" wm-induced="" enhancement="" of="" recency="" in="" the="" gambling="" group="" [t(32)="3.23," p="0.003," diference="" in="" slope="" of="" increase="" across="" displays="" between="" wm-="" and="" control="" conditions]="" but="" not="" in="" the="" averaging="" group="" [t(34)="0.74," p="0.47]." however,="" the="" between-group="" diference="" was="" not="" signifcant="" [t(66)="1.33," p="0.19]." finally,="" the="" diference="" in="" overall="" sensitivity="" between="" wmand="" control="" trials="" did="" not="" difer="" between="" groups="" [t(66)="1.16," p="">

Zkoumáním zkreslení v následném vyvolání barev WM (srov. obr. 4d) odděleně pro skupiny s průměrováním a hazardní hry jsme nenašli žádný rozdíl mezi těmito dvěma [obr. 5c, t(66)=0.15, p=0.88; dvouvýběrový t-test regresních koeficientů sdružených na displejích]. Celkové vybavování barev WM se po hazardních hrách jevilo numericky mírně méně přesně (0.92) než po zprůměrování (0.94, vloženo na obr. 5c), ale rozdíl nebyl významný [t(66){ {17}}.20, p=0.23, dvouvýběrový t-test]. Nakonec jsme se zeptali, zda se odvolání umístění WM (srov. obr. 2b) liší mezi dvěma variantami úlohy přerušovaného rozhodování. Zjistili jsme, že účastníci hazardních her měli tendenci hlásit umístění vzorků WM méně přesně (obr. 6). Společně jsme našli slabé tendence pro úlohu riskantní volby mírně více zasahovat do souběžné WM než úlohy s průměrováním, ale jinak žádný rozdíl v multiplikativních (prostorových) a/nebo aditivních (barevných) zkresleních mezi těmito dvěma variantami úlohy.

bylina cistanche: zlepšit paměť

Diskuse

Abychom shrnuli naše zjištění, uvádíme řadu interakcí vnímání WM, včetně (i) ​​krátkodobého posunu percepční citlivosti směrem k právě zakódovanému umístění položky WM ve vizuálním prostoru, (ii) obousměrného zkreslení kategoricky ( mis-)posuzovat rozhodovací informace podle souběžných WM informací a naopak a (iii) mírné WM interference s mnemotechnickými aspekty rozhodovacího úkolu, pokud jde o zlepšené efekty aktuálnosti a sníženou přesnost prostorového vyvolání. Kromě tohoto mnohostranného přeslechu mezi WM a vnímáním jsme nepozorovali žádné obecné snížení vnímavé citlivosti.

Náš úkol sekvenční integrace nám umožnil sledovat prostorové zkreslení pozornosti časově vyřešeným způsobem. Zjištění modulace lokální visuoprostorové citlivosti koncepčně replikuje a rozšiřuje předchozí poznatky v prostorovém WM33 a v rychlosti vizuálního vyhledávání1–4. Zjistili jsme však, že tento efekt je krátkodobý, což naznačuje, že vedení pozornosti se rychle přizpůsobilo momentálním požadavkům úkolu. Z pohledu WM založeného na stavu1,6 se zdálo, že zaměření pozornosti se rychle vzdalovalo od umístění vzorku WM, když začal rozhodovací proud. Účastníci přesto přesně reprodukovali umístění WM při pozdějším vyvolání, v souladu s předchozími důkazy, že dočasné stažení pozornosti nemusí nutně narušit výkonnost paměti34–36. Zajímavou otázkou pro budoucí práci je, jak mohou současné vzorce ve vizuoprostorovém vážení souviset s fyziologickými indexy skryté prostorové pozornosti, např. v alfa-pásmu EEG37 nebo mikrosakadické oční aktivitě38.

Časový průběh zde uváděného prostorového zkreslení zdánlivě kontrastuje s nedávnými zjištěními zkreslení pozornosti vyvolaných WM, které přetrvávaly během několika po sobě jdoucích zobrazení nebo zobrazení výběru po prezentaci vzorku WM8,39. V těchto předchozích studiích však měl být každý displej posuzován samostatně, než následoval další, což mohlo účastníkům umožnit periodicky se znovu soustředit na informace WM. Náš náročný úkol sekvenční integrace pravděpodobně vylučoval takové přeorientování pozornosti na obsah WM40. Důsledně nebyla celková psychometrická citlivost v našem úkolu narušena souběžným zatížením WM41. Zjistili jsme, že zkreslení prostorového vážení je nejvýraznější, když bylo umístění vzorku WM následně vyvoláno s vysokou přesností, což naznačuje vztah k procesům souvisejícím s pamětí. Na základě současných dat však nemůžeme rozlišit, zda přechodné zkreslení bylo způsobeno kódováním nebo požadavkem na údržbu našeho úkolu WM. Budoucí studie využívající např. retrospektivní cueing42,43 mohou pomoci objasnit tuto otevřenou otázku.

Po delším, pravděpodobně doplňkovém skladování, souběžné WM informace stále vykazovaly výrazný vliv na chování při výběru ve smyslu silného zkreslení v kategorických úsudcích o barvách. Na rozdíl od modulace prostorové citlivosti byl účinek WM barvy aditivní povahy, tj. vystupoval nezávisle na samotné stimulační informaci na displeji16. Jedním z potenciálních vysvětlení tohoto efektu by mohlo být selektivní vizuální zpracování. Vzorek WM mohl vést účastníky k tomu, aby upřednostnili ty tečky v rozhodovacích displejích, které odpovídaly barvě, kterou si mají zapamatovat. K takové prioritizaci mohlo dojít neúmyslně nebo ji účastníci mohli použít jako záměrnou paměťovou pomůcku (ale argumenty proti strategickým faktorům v interakcích WM a vnímání viz 4). Pokud by selektivní zpracování vedlo k nadhodnocení relativního počtu44,45, a invariantně tak v celém rozsahu stimulů (červená-modrá), mohlo by se objevit aditivní zkreslení. Psychometrické modelování neumožňuje odvodit přesný časový bod (body), kdy k takovému účinku mohlo dojít a zda k němu došlo, například během raných a/nebo pozdějších období rozhodovacího proudu.

Avšak s ohledem na vysoké nároky na pozornost a mnemotechnické požadavky naší úlohy streamování a vzhledem k absenci prostorového zkreslení WM na pozdějších displejích se zdá nepravděpodobné, že by barva WM řídila vizuální zpracování po dlouhou dobu, spolu s hromadícími se informacemi bezprostředně relevantními pro daný úkol. v rozhodovacím proudu. Dalším, jednodušším vysvětlením je, že zkreslení výběru mohlo vzniknout na úrovni rozhodovací kategorizace. Kategorické barevné informace ve vzorku WM mohly vyvolat posun základní linie od počátku akumulace důkazů v rozhodovací úloze. Podobná úvaha46 byla navržena k vysvětlení předchozích zjištění, že se zdá, že stimuly WM-matching snadněji vstupují do vizuálního vědomí po interokulární supresi47–49. V našem úkolu sekvenční integrace může offset v akumulaci důkazů vést ke zkreslení výběru, které je nezávislé na vstupu fyzického stimulu, jak bylo pozorováno v našich datech. Podle tohoto popisu by informace o barvě WM byly přenášeny při postupném rozhodování během našeho úkolu, aniž by se nutně změnilo smyslové zpracování jednotlivých zobrazení proudu. Z hlediska detekce signálu16 by se účinek rovnal posunu mezi jednotlivými pokusy v rozhodovacím kritériu pro kategorizaci proudu jako modrého (nebo červeného). Z kognitivního hlediska by byla příslušná kategorie odpovědí předem aktivována a zvolena liberálněji. Z obou hledisek by se zkreslení, které jsme pozorovali, objevilo na úrovni rozhodovacího hodnocení a kategorizace.

Vysvětlení ve smyslu interference na úrovni kategorií může také vysvětlit pozorování, že zkreslení v barevných zprávách bylo obousměrné. Zprávy o paměti byly zaujaté směrem k informacím v intervenujícím rozhodovacím proudu, včetně informací z pozdních zobrazení, která dorazila během pravděpodobně bezprioritního úložiště WM. Obecněji však byly zprávy o paměti přitahovány k výsledku rozhodovacího hodnocení (tj. „modrý“ nebo „červený“), a to i bez ohledu na to, která informace byla fyzicky prezentována. Vzhledem k kategorické povaze (falešných) paměťových zpráv předpokládáme, že podobně odrážely vysokou úroveň kategoriální interference (a/nebo -záměny), spíše než jemné změny stopy smyslové paměti11,14. Obousměrné zkreslení zpráv WM a rozhodovacích zpráv mohlo společně vzniknout na postpercepční úrovni zpracování, nezávisle na nízkoúrovňovém senzoricko-mnemotechnickém přeslechu.

Naše zjištění se dobře integrují s názorem, že obsah WM lze flexibilně udržovat v různých formátech podle aktuálních požadavků úlohy50–53. Zde, během náročného úkolu vizuoprostorové integrace, mohla být souběžná barevná informace převedena do více smyslového (např. abstraktně-kategorického nebo verbálního) formátu, který se vyhýbá nízkoúrovňovému vjemovému rušení53, ale který může interagovat s aspekty úkolu, které spoléhají na podobné úrovně abstrakce, jako je rozhodovací kategorizace podél sdílené dimenze funkcí. Zatímco současná výběrová zkreslení se v kontextu našeho paradigmatu dvojího úkolu jeví jako suboptimální, zjištění mohou souviset s literaturou o úloze historie pokusů17,54–57 a obecněji minulých zkušeností v adaptivním rozhodování. Prominentní modely, často v bayesovské tradici, charakterizovaly, jak předchozí zkušenost utváří současné vnímání a naopak, jak se předchozí distribuce průběžně aktualizují prostřednictvím nových zkušeností58–60. Pozorujeme-li podobnou dynamiku zde v duálním úkolu, můžeme spekulovat, že mechanismy za souběžným úložištěm WM se mohou překrývat s těmi, které vkládají kontextové informace při adaptivních rozhodnutích (související diskusi viz61), výměnou s dlouhodobější pamětí a znalostmi5, 6,62.

Neurovědecká práce nabídla řadu popisů toho, jak mohou být vizuální WM informace ukládány během souběžných úkolů. Jedna sada nedávných neurozobrazovacích studií navrhla schéma obráceného kódování, kde jsou paměti uložené pro současné a budoucí cíle zakódovány v opačných nervových vzorcích63–65. I když ještě zbývá ukázat, zda a jak neurální reprezentační kvalita uložených informací ovlivňuje souběžné vnímání, nenašli jsme žádný důkaz pro inverzi nebo potlačení vzorců prostorového vážení během dlouhodobého ukládání pro budoucí použití. Pozorovali jsme výhradně atraktivní zkreslení. Naše psychofyzická metoda však nemusela být dostatečně citlivá, aby detekovala jemnější, potenciálně inverzní vzorce na pozdějších zobrazeních. Další nedávná studie funkčního zobrazování naznačila, že bezobslužné úložiště se může spoléhat na reprezentace s nízkým rozlišením ve frontoparietálních oblastech, zatímco obsluhované úložiště navíc získává vysoce přesné reprezentace v rané vizuální kůře52. Naše výsledky se mohou s tímto názorem integrovat, ačkoli náš návrh nezahrnoval kontrolní podmínku pro kvantifikaci ztráty přesnosti WM, kterou lze přičíst zejména skladování příslušenství. Jak se zde uvedené interakce vztahují k neurální reprezentační povaze mnemotechnických a percepčních informací, zůstává otázkou pro budoucí práci s využitím např. fMRI a/nebo M/EEG záznamů.

Abychom to uzavřeli, naše zpráva naznačuje jak smyslově-percepční, tak rozhodovací fáze zpracování jako potenciální místo přeslechů mezi vnímáním a souběžným WM. Zjištění rozšiřují předchozí práci na interakcích vnímání WM a podporují názor, že souběžné úložiště WM se může flexibilně přizpůsobit aktuálním požadavkům na úkoly. Doufáme, že zde představené nové přístupy a metodologie se také ukáží jako užitečné při pokračujícím hledání neurálních substrátů WM.

zlepšit paměťcistanche doplněk

Metody

Účastníci.

S písemným informovaným souhlasem se zúčastnilo celkem n=80 zdravých dobrovolníků (43 žen, 37 mužů; věk 26,61 plus /-4,35). Účastníci, kteří nedosáhli výkonu nad úrovní pravděpodobnosti v barvě WM (n=7) ​​a/nebo v paměti místa (n=2), byli z analýzy vyloučeni. Dále jsme vyloučili n{10}} účastníků, jejichž volby v rozhodovacím úkolu nebyly silně ovlivněny počtem modro-červených bodů v zobrazení streamu (p<0.001, logistic="" regression="" of="" choice).="" results="" are="" reported="" for="" the="" remaining="" n="68" participants="" (36="" female,="" 32="">

Podněty a úkol. Rozhodovací úkol. V každém pokusu účastníci sledovali proud šesti kruhových displejů (viz obr. 1, uprostřed; průměr vnějšího kruhu 10.6 stupně vizuálního úhlu). Každý displej obsahoval 2 {{10}} kruhové tečky (průměr 0,3 stupně), z nichž různý počet byl zbarven modře, ostatní červeně. Rozdíl v počtu modrých a červených teček v každém zobrazení byl náhodně vybrán z normální distribuce, která byla zkrácena na jednu standardní odchylku (SD=10). Průměr distribuce se mezi studiemi náhodně měnil buď -4 nebo plus 4, avšak kvůli chybě v prezentačním kódu byl konzistentně posunut o 1 tečku směrem k červené (u poloviny subjektů) nebo modré (u zbývající předměty). Vzhledem k tomu, že tento posun byl malý a konstantní ve všech testech a podmínkách zájmu, považujeme to za nepodstatné pro uváděné výsledky. Kontrolní analýzy potvrdily, že celkové funkce vážení barev ve dvou podskupinách byly prakticky totožné. Prostorové polohy bodů v každém zobrazení byly náhodně přiřazeny (nezávisle na barvě) a rovnoměrně rozmístěny po celé zobrazovací ploše s omezením, že se žádné body nepřekrývaly a že minimální vzdálenost k vnějšímu okraji zobrazovací plochy byla 0,3 stupně. Každý displej byl zobrazen po dobu 0,2 s, poté následovala prázdná perioda (prázdná oblast displeje) 0,1 s. Vnější kruh a středový fixační kříž zůstaly na obrazovce po celou dobu zkoušky.

Aby se podpořila motivace účastníků v rozhodovacím úkolu, bylo srovnání mezi červenou a modrou instruováno v rámci motivovaného výběru. Jedna z barev (červená/modrá, vyvážená napříč účastníky) byla označena jako zisková, druhá jako ztrátová. Účastníci byli instruováni, aby přijali stream, pokud obsahuje více zisků než ztrát, a v opačném případě jej odmítli stisknutím levého tlačítka (klávesa „C“ nebo „X“, v tomto pořadí). Po výběru byla zobrazena úplná informativní zpětná vazba a přijaté zisky byly připsány k zůstatku průběžného bonusu účastníka. Zpětná vazba byla založena na průměru souboru stimulů (viz výše). U poloviny účastníků byl úkol koncipován jako hazard, kde výsledek (z hlediska zpětné vazby i bonusu) vycházel z náhodně vylosovaného zobrazení z právě prezentovaného streamu.

úkol WM.

Zkoušky WM začaly zobrazením jednoho bodu (průměr {{0}},3 stupně; viz obr. 1 vlevo) po dobu {{10}},5 s, barvy ( červená/modrá, náhodně se měnily napříč pokusy) a jejich prostorové umístění, které bylo třeba si zapamatovat pro pozdější vyvolání. Umístění vzorku WM se v různých studiích náhodně měnilo, ale bylo omezeno na kruhovou dráhu o poloměru 3,8 stupně kolem fixace. Ve WM interferenčních blocích (obr. 1a) byl vzorek WM následován po 0,2 s zpoždění46 rozhodovací úlohou. V blocích Kontroly 2 (obr. 1b, níže) byl vzorek WM okamžitě následován vyvoláním WM. Při vyvolání WM se uprostřed oblasti displeje objevila bílá tečka a účastníci byli požádáni, aby ji přesunuli na zapamatované místo pomocí kláves se šipkami a přepnuli její barvu (červená/modrá) pomocí tlačítka „0“ na numerické klávesnici, vše pomocí pravé ruky. Účastníci mohli před odesláním výsledku stisknutím klávesy Enter provádět úpravy a opravy (jak barvy, tak umístění), jak dlouho chtěli. Poté se zobrazila zpětná vazba jak přesnosti barev, tak přesnosti umístění (přeměněná na procentuálně správné skóre). Přesnost barev a umístění byla zkombinována do bonusového skóre, které bylo připočítáno k zůstatku běžeckého bonusu účastníků.

zlepšit paměťový cistanche extrakt

Návrh a postup.

Každý účastník provedl 3 po sobě jdoucí bloky po 80 pokusech v kritickém stavu interference WM, kde byl rozhodovací úkol prezentován po zakódování WM a před stažením WM (obr. 1a). Polovina účastníků navíc provedla 3 bloky v kontrolním stavu 1, ve kterých byly vynechány prvky úlohy WM (obr. 1b, horní). Zbývající účastníci provedli 3 bloky v kontrolním stavu 2, ve kterých byly prvky WM- a rozhodovací úlohy přeuspořádány tak, aby tyto dvě úlohy nebyly souběžné (obr. 1b, níže). Uspořádání WM rušivých a řídicích bloků bylo vyváženo napříč účastníky. Všechna přiřazení mezi subjekty (kontrola 1/2, barva zisku/ztráty, rámování výběru, pořadí úkolů) byla zkřížena tak, aby byla ortogonální.

Účastníci byli předem experimentálně instruováni, aby dali stejnou prioritu úkolům WM a rozhodovacím úkolům a že výkon v obou složkách úkolu se spojí do konečného bonusového skóre. Účastníci seděli ve vzdálenosti přibližně 57 cm od 24′' TN displeje (BENQ XL2430, pozorovací plocha 531,36 mm × 298,89 mm, obnovovací frekvence 144 Hz, rozlišení 1920 × 1080 pixelů). Pro minimalizaci změn v pozorovací vzdálenosti a držení hlavy byla použita opěrka brady (SR Research). Účastníci byli instruováni, aby zafixovali centrálně prezentovaný zaměřovací kříž (10×10 pixelů, šířka čáry 2 pixely) a vyvarovali se pohybů očí během všech fází úkolu. Po každém bloku byla poskytnuta souhrnná zpětná vazba k výkonu a účastníci si mohli dát krátkou přestávku, než budou pokračovat dalším blokem. Po dokončení experimentu byl zůstatek bonusového skóre převeden na malou peněžní částku (2–5 eur, v závislosti na výkonu) a připsán na standardní náhradu za účast.

Časoprostorové váhové analýzy.

Pro analýzu prostorového vážení byla zobrazení proudu rekonstruována jemně jako kruhové pseudobarevné mapy o velikosti 401×401 pixelů (modrá: 1, černá: 0, červená:−1) a vyhlazené pomocí 20×20 pixelů Gaussian jádro. Prostorová rozhodovací váha byla odhadnuta pro každý pixel (x, y) pomocí logistické regrese dle výběru (Rovnice 1):

kde P(modrá) je pravděpodobnost výběru modrá > červená, L je logistická funkce y {{0}}/(1 plus e−x) a cx,y,k je hodnota pseudobarvy na souřadnicích pixelů x,y zobrazení in-stream k. Koeficienty x,y,k tvoří časoprostorovou mapu (M) rozhodovací váhy ve smyslu psychometrických sklonů na každém pixelu x,y a každé zobrazovací pozici k (1–6), přičemž 0 je konstantní člen modelu. Odhadli jsme M pro data každého účastníka a porovnali je s prostorově nezkreslenou mapou pozorovatele M∗. Nezkreslená mapa M∗ byla odhadnuta z pravděpodobnosti výběru předpovězené individuálně přizpůsobeným psychometrickým modelem (viz Psychometrický model níže), který nebyl ovlivněn rozložením prostorových bodů na displejích. Odečtením M − M∗ získáme mapu regionálního nadhodnocení (kladné hodnoty) nebo podvážení (záporné hodnoty). Tyto mapy byly statisticky zkoumány pomocí t-testů proti nule s korekcí falešné míry odhalení (FDR)66 pro vícenásobná srovnání v prostoru pixelů.

To test for the concentration of decision weight at the concurrently maintained WM sample location, we recomputed M − M∗ from rotationally aligned stream displays. Specifically, we rotated the decision displays from each WM trial fine so that the WM sample location on any given trial was aligned at the same angular position (arbitrarily set to 45°). For instance, when the WM sample had been presented at 120°, the subsequent stream displays would be re-rotated by−75°. Trials with unusually inaccurate WM location recall (>40 pixelů Euklidovské posunutí) byly z hlavní analýzy vyloučeny. Abychom statisticky otestovali úhlové ladění, rozdělili jsme plochu displeje na 11 stejně velkých koláčových segmentů a porovnali průměrnou hmotnost v segmentu se středem kolem pozice vzorku WM s hmotností ve zbývajících segmentech. Vzorec hlášených výsledků byl odolný vůči měnícímu se počtu (šířce) segmentů použitých při rozdělování.

Reverzní korelační analýza psychometrické váhy.

Psychometrické váhové funkce (srov. obr. 4) byly odvozeny výpočtem pro každý relativní přebytek modrých (vs. červených) bodů v každé pozici zobrazení (1–6), relativní frekvence, se kterou byl proud následně hodnocen jako modrý (tj. , přijato, když byla barva zisku modrá, nebo odmítnuta, když byla barva zisku červená). Sklon výsledné psychometrické křivky udává váhu, se kterou počet modro-červených bodů na displeji ovlivnil konečný výběr. Jinými slovy, sklon křivky ukazuje na psychofyzickou citlivost pozorovatele na tuto informaci. Naproti tomu celkové posunutí funkce, např. ve smyslu paralelního posunu od ideální funkce pozorovatele (která je bodově symetrická na p=0.5), odráží aditivní zkreslení odezvy směrem k jedné z těchto dvou kategorie výběru, bez ohledu na fyzický vzhled streamu.

Psychometrický model.

Pro kvantitativní analýzu výběrového zkreslení a -citlivosti jsme použili jednoduchý logistický výběrový model formuláře (Rovnice 2):

where P(blue) is the probability of choosing blue>červená, L je logistická funkce, cwm je fiktivní proměnná kódující barvu vzorku WM (1: modrá, 0: červená) a CK je barevné složení zobrazení proudu k z hlediska přebytečného počtu modrých mínus červených teček (v rozmezí od -10 do plus 10 vzhledem k průměru sady stimulů, viz Stimuly a úkol). Koeficienty k odrážejí psychofyzickou citlivost (sklon), se kterou je při výběru zvažována barevná kompozice streamovaného displeje, zatímco koeficienty ba r odrážejí sílu aditivního zkreslení výběru spojeného s udržováním červeného nebo modrého vzorku WM, v daném pořadí. V kontrolních studiích bez souběžné položky WM bylo místo toho použito jediné zachycení ( 0).

cistanche doplněk:zlepšit paměť

Reference

1. Olivers, CNL, Peters, J., Houtkamp, ​​R. & Roelfsema, PR Různé stavy vizuální pracovní paměti: Kdy vede pozornost a kdy ne. Trends Cogn. Sci. 15, 327–334 (2011).

2. Olivers, CNL, Meijer, F. & Teeuwes, J. Paměťově řízené zachycení pozornosti založené na funkcích: Obsah vizuální pracovní paměti ovlivňuje vizuální pozornost. J. Exp. Psychol. Hučení. Vnímejte. Provést. 32, 1243–1265 (2006).

3. Kiyonaga, A. & Egner, T. inhibice středového okolí v pracovní paměti. Curr. Biol. 26, 64–68 (2016).

4. Soto, D., Hodsoll, J., Rotshtein, P. & Humphreys, GW Automatické vedení pozornosti z pracovní paměti. Trends Cogn. Sci. 12, 342–348 (2008).

5. Cowan, N. Model pracovní paměti s vestavěnými procesy. In Modely pracovní paměti: Mechanismy aktivní údržby a výkonného řízení 62–101 (Cambridge University Press, 1999).

6. Oberauer, K. Přístup k informacím v pracovní paměti: Zkoumání ohniska pozornosti. J. Exp. Psychol. Učit se. Mem. Cogn. 28, 411-421 (2002).

7. Downing, P. & Dodds, C. Soutěž ve vizuální pracovní paměti pro řízení vyhledávání. Vis. Cogn. 11, 689-703 (2004).

8. Scocchia, L., Cicchini, GM & Triesch, J. Co je "nahoru"? Obsah pracovní paměti může ovlivnit zpracování orientace. Vis. Res. 78, 46–55 (2013).

9. Kang, M.-S., Hong, SW, Blake, R. & Woodman, GF Vizuální pracovní paměť kontaminuje vnímání. Psychon. Býk. Rev. 18, 860–869 (2011).

10. Rademaker, RL, Bloem, IM, de Weerd, P. & Sack, AT Te dopad interference na krátkodobou paměť pro zrakovou orientaci. J. Exp. Psychol. Hučení. Vnímejte. Provést. 41, 1650 (2015).

11. Teng, C. & Kravitz, DJ Vizuální pracovní paměť přímo mění vnímání. Nat. Hučení. Chovej se. 3, 827–836 (2019).

12. Wildegger, T., Myers, NE, Humphreys, G. & Nobre, AC Supraliminální, ale ne podprahové rozptylovače zkreslení vyvolání pracovní paměti. J. Exp. Psychol. Hučení. Vnímejte. Provést. 41, 826 (2015).

13. Huang, J. & Sekuler, R. Deformace ve vybavování z vizuální paměti: Dvě třídy atraktorů v práci. J. Vis. 10, 24–24 (2010).

14. Lorenc, ES, Sreenivasan, KK, Nee, DE, Vandenbroucke, ARE & D'Esposito, M. Flexibilní kódování reprezentací vizuální pracovní paměti během rozptýlení. J. Neurosci. 38, 5267–5276 (2018).

15. Panichello, MF, DePasquale, B., Pillow, JW & Buschman, TJ Dynamika opravující chyby ve vizuální pracovní paměti. Nat. Commun. 10, 3366 (2019).

16. Green, DM & Swets, JA Teorie detekce signálů a psychofyzika (Wiley, Hoboken, 1966).

17. Fritsche, M., Mostert, P. & de Lange, FP opačné účinky nedávné historie na vnímání a rozhodování. Curr. Biol. 27, 590–595 (2017).

18. Ratcliff, R. & McKoon, G. Difúzní rozhodovací model: teorie a data pro úlohy rozhodování se dvěma volbami. Neuronový výpočet. 20, 873-922 (2007).

19. Carrasco, M., Talgar, CP & Cameron, EL Charakterizující pole vizuálního výkonu: účinky přechodné skryté pozornosti, prostorová frekvence, excentricita, úkol a velikost souboru. Plivla. Vis. 15, 61-75 (2001).

20. Talgar, CP & Carrasco, M. Vertikální meridiánová asymetrie v prostorovém rozlišení: Vizuální a pozornostní faktory. Psychon. Býk. Rev. 9, 714-722 (2002).

21. Liu, T., Heeger, DJ & Carrasco, M. Neurální koreláty vizuální vertikální asymetrie meridiánů. J. Vis. 6, 12–12 (2006).

22. Avery, GC & Day, RH Základ horizontálně-vertikální iluze. J. Exp. Psychol. 81, 376-380 (1969).

23. Pecunioso, A., Miletto Petrazzini, ME & Agrillo, C. Anizotropie vnímané početnosti: Důkaz pro horizontálně-vertikální iluzi početnosti. Acta Physiol. (Oxf) 205, 103053 (2020).

24. Neri, P., Parker, AJ & Blakemore, C. Sondování lidského stereoskopického systému s reverzní korelací. Nature 401, 695-698 (1999).

25. Kiani, R., Hanks, TD & Shadlen, MN Ohraničená integrace v parietálním kortexu je základem rozhodování, i když je doba sledování diktována prostředím. J. Neurosci. 28, 3017–3029 (2008).

26. Spitzer, B., Blankenburg, F. & Summerfield, C. Rytmické řízení zesílení během supramodální integrace přibližného čísla. Neuroimage 129, 470–479 (2016).

27. Cheadle, S. a kol. Adaptivní řízení zisku během lidské percepční volby. Neuron 81, 1429–1441 (2014).

28. Spitzer, B., Waschke, L. & Summerfield, C. Selektivní převážení větších veličin při hlučném numerickém porovnávání. Nat. Hučení. Chovej se. 1, 0145 (2017).

29. Smith, PL & Vickers, D. Modelování akumulace důkazů s částečnou ztrátou v rozšířeném úsudku. J. Exp. Psychol. Hučení. Vnímejte. Provést. 15, 797-815 (1989).

30. Spitzer, B., Fleck, S. & Blankenburg, F. Parametrické alfa- a beta-pásmové signatury supramodální početní informace v lidské pracovní paměti. J. Neurosci. 34, 4293–4302 (2014).

31. Glickman, M. & Usher, M. Integrace k hranici v rozhodování mezi numerickými posloupnostmi. Poznání 193, 104022 (2019).

32. Zeigenfuse, MD, Pleskac, TJ & Liu, T. Rychlá rozhodnutí ze zkušenosti. Poznání 131, 181–194 (2014).

33. Awh, E. & Jonides, J. Překrývající se mechanismy pozornosti a prostorové pracovní paměti. Trends Cogn. Sci. 5, 119-126 (2001).

34. de Vries, IEJ, van Driel, J. & Olivers, CNL Dekódování stavu reprezentací pracovní paměti při přípravě vizuálního výběru. NeuroImage 191, 549–559 (2019).

35. Myers, NE, Stokes, MG & Nobre, AC Upřednostňování informací během pracovní paměti: Nad rámec trvalé vnitřní pozornosti. Trends Cogn. Sci. (2017).

36. Rerko, L. & Oberauer, K. Zaostřené, nezaostřené a rozostřené informace v pracovní paměti. J. Exp. Psychol. Učit se. Mem. Cogn. 39, 1075–1096 (2013).

37. Sauseng, P. a kol. Posun zrakově-prostorové pozornosti je selektivně spojen s alfa aktivitou lidského EEG. Eur. J. Neurosci. 22, 2917–2926 (2005).

38. Hafed, ZM & Clark, JJ Microsaccades jako zjevné měřítko skrytých přesunů pozornosti. Vis. Res. 42, 2533-2545 (2002).

39. Dowd, EW, Pearson, JM & Egner, T. Čtení myšlenek bez skeneru: Behaviorální dekódování obsahu pracovní paměti. Vis. Cogn. 23, 862–866 (2015).

40. Mallett, R. & Lewis-Peacock, JA Behaviorální dekódování položek pracovní paměti uvnitř a mimo ohnisko pozornosti. Ann. NY Acad. Sci. 1424, 256–267 (2018).

41. Ester, EF, Ho, TC, Brown, SD & Serences, JT Variabilita schopnosti vizuální pracovní paměti omezuje efektivitu percepčního rozhodování. J. Vis. 14, 2 (2014).

42. Harrison, SA & Tong, F. Dekódování odhaluje obsah vizuální pracovní paměti v raných vizuálních oblastech. Příroda 458, 632–635 (2009).

43. Spitzer, B. & Blankenburg, F. Aktivita EEG závislá na stimulu odráží vnitřní aktualizaci hmatové pracovní paměti u lidí. Proč. Natl. Akad. Sci. USA 108, 8444–8449 (2011).

44. Vetter, P., Butterworth, B. & Bahrami, B. Modulující zátěž pozornosti ovlivňuje odhad početnosti: Důkaz proti mechanismu pre-pozorného subitizingu. PLoS ONE 3, e3269 (2008).

45. Anobile, G., Cicchini, GM & Burr, DC Lineární mapování čísel do prostoru vyžaduje pozornost. Poznání 122, 454–459 (2012).

46. ​​Soto, D., Wriglesworth, A., Bahrami-Balani, A. & Humphreys, GW Pracovní paměť zlepšuje zrakové vnímání: Důkazy z analýzy detekce signálu. J. Exp. Psychol. Učit se. Mem. Cogn. 36, 441–456 (2010).

47. Gayet, S., Pan, CLE & Van der Stigchel, S. Informace odpovídající obsahu vizuální pracovní paměti jsou upřednostňovány pro vědomý přístup. Psychol. Sci. 24, 2472–2480 (2013).

48. Pan, Y., Lin, B., Zhao, Y. & Soto, D. Pracovní paměť zkreslení vizuálního vnímání bez vědomí. V deset. Vnímejte. Psychophys.76, 2051–2062 (2014).

49. Gayet, S. a kol. Žádný důkaz pro mnemotechnickou modulaci nitroočně potlačeného zrakového vstupu. NeuroImage 215, 116801 (2020).

50. Christophel, TB, Klink, PC, Spitzer, B., Roelfsema, PR & Haynes, J.-D. Distribuovaná povaha pracovní paměti. Trends Cogn. Sci. Regul. Ed. 21, 111–124 (2017).

51. Eriksson, J., Vogel, EK, Lansner, A., Bergström, F. & Nyberg, L. Neurokognitivní architektura pracovní paměti. Neuron 88, 33–46 (2015).

52. Christophel, TB, Iamshchinina, P., Yan, C., Allefeld, C. & Haynes, J.-D. Kortikální specializace pro obsluhovanou versus bezobslužnou pracovní paměť. Nat. Neurosci. 21, 494 (2018).

53. Van der Stigchel, S. & Olivers, CNL Flexibilní povaha interakce mezi pozorností a pracovní pamětí. J. Cogn. 2, 31 (2019).