Část 2: Kódování kontextové paměti a časová dynamika získávání jsou modulovány pozorností po celou dobu života dospělého

Kontakt:jerry.he@wecistanche.com

Cistanche para que sirve má účinek na zlepšení paměti

Výsledek

Výsledky chování

Spočítali jsme položkuPaměťd9 k posouzení vlivu věku na rozpoznání položky. Posoudit vliv věku na kontextPaměťvýkonu, vypočítali jsme d9 pro barevné a scénické prvky, když byly cílem a distraktorem, odděleně pomocí následujícího vzorce: d9=Z (podíl odpovědí „shody“ s kontexty, které se shodovaly s kontexty prezentovanými při kódování) – Z (podíl odpovědí na shodu s kontexty, které se neshodovaly s těmi zobrazenými při kódování). Průměrná položka d9 byla 2.{7}}51 (SD=0,626) a výrazně vyšší než šance (0) (t(51) =23,623, p , 0,0001 ). Věk nebyl významným prediktorem položkyPaměťrozlišitelnost (R2=0.0335, F(1,50) =1.73, b=0.0056, p=0.194), což naznačuje zhruba stabilní přesnost paměti položek napříč věkem (obr. 5).

Jednovzorkové t testy ukázaly, že zatímco cíl d9, zhroucený napříč barvou a scénou, byl výrazně nad šancí (0), mezi účastníky (M=0.917, SD=0.55{ {10}}, t(51) =12.028, p , 0,001) distraktor d9 nebyl výrazně nad šancí (M=0.048, SD=0.214, t(51) )=1.619, p =0.112). Kromě toho pomocí párových t testů, jak je vidět na obrázku 5,Paměťrozlišitelnost byla větší pro cíle než pro rozptylovače (t(51) =11.162, p, 0.001) a pro barevné cíle než cíle ve scéně (t(51) =3,934, p, 0,001). Nebyly zjištěny žádné významné rozdíly v d9 pro barevné a scénické rozptylovače (t(51) =1.005, p=0.320). Lineární regresní analýzy potvrdily, že věk byl významným negativním prediktorem d9 pro obě barvy (R2=0.101, F(1,50) =5.63, b=0.0104 , p=0.022) a scéna (R2=0.175, F(1,50) =10.60, b=0.0121, p {{38} }.002) cílí, ale ne rozptylovače (barva: R2=0.0004,F(1,50) =0.020, b=0.0003, p=0. 888, scéna: R2=0.0013, F(1,50) =0.065, b=0.0004, p =0.80).

Zkoumali jsme doby odezvy na základě kontextuPaměťúsudky při kódování a vyhledávání. Pro vyhledání musely subjekty učinit tři různá rozhodnutí, pokud identifikovaly položku jako starou, nás zajímaly průměrné doby odezvy jejich rozhodnutí o rozpoznání položky jako paralela s analýzami EEG. Pro každého účastníka jsme vypočítali průměr doby odezvy pro barvu návštěvy a kontext scényPaměťpodmínky a pro kontextově správné a nesprávné zkoušky během kódování a načítání. Průměrná doba odezvy pro každého mezi účastníky je uvedena v tabulce 1.

Analýzy ANOVA provedené pro období kódování a vyhledávání ukázaly, že účinky kontextu (barva, scéna), přesnosti (správné, nesprávné) a interakce byly nevýznamné (kódování, kontext: F(1,2{17}} 4) =0.01, p=0,922; přesnost: F(1,204) =1,05, p=0,306; interakce: F(1,204) ,0,01, p=0,990; načtení, kontext: F(1,204) =0,37, p=0,542; přesnost: F(1,204)=0 0,34; p=0,563, interakce: F(1,204)=0,48, p=0,491). Nedostatek významných rozdílů naznačuje, že níže popsané vzorce výkonnosti klasifikátorů nebyly pravděpodobně ovlivněny rozdíly v době odezvy (tj. motorická aktivita) mezi jednotlivými stavy.

Výsledky EEG

Důkaz pro hybridní model: pozornost moduluje časovou dynamiku úspěšného kódování a vyhledávání kontextových prvků napříč věkem

Jak bylo uvedeno dříve, navrhli jsme tři potenciální modely k popisu časové dynamiky kódování a získávání vizuálních kontextových prvků nízkého a vysokého řádu (jak je znázorněno na obr. 1). V hierarchickém modelu je časová dynamika založena pouze na složitosti, nezávislá

funkce, která je středem pozornosti. Model založený na pozornosti je určen výhradně zaměřením pozornosti. Hybridní model je kombinací těchto dvou. Abychom mohli určit, jak se naše data hodí k těmto modelům

Obrázek 6. Nejčasnější vrcholy kontextuPaměťpřesnost (správná vs nesprávná) klasifikace zprůměrovaná mezi účastníky při (a) kódování a (b) vyhledávání. V každé fázi experimentu jsme rozdělili pokusy na základě cíle při kódování. Provedli jsme sadu MVPA, abychom rozlišili kontext (tj. barvu nebo scénu) správné a nesprávné pokusy pro každý stav pozornosti a fázi paměti; označující stavové prostředky, zatímco vodorovné čáry označují mediány.

provedli několik časově rozlišených bayesovských klasifikačních analýz (viz Materiály a metody), aby získali časovou mapu rozlišitelnosti mezi správnými a nesprávnými typy pokusů pro každý kontextový rys (barva, scéna), stav pozornosti (cíl, rozptylovač), subjekt aPaměťfáze (kódování, načítání). Výkon klasifikátoru byl hodnocen pomocí 300-ms klouzavého časového okna, klouzavého po 20- ms krocích během celé 2000-ms epochy kódování nebo načítání, takže byly získány hodnoty výkonu klasifikátoru 86 . Názorný příklad výsledků časově řešeného kontextuPaměťdekódování, které je získáno z jedné podmínky (tj. klasifikace barevných korekcí a nesprávných při kódování, když byla cílem barva) pro jednoho účastníka je znázorněno na obrázku 4. Uvádíme tento příklad jedné analýzy pro jednoho účastníka namísto průměru časově rozlišený výkon mezi účastníky, protože práh úrovně empirické šance je pro každou analýzu a účastníka jiný (viz Materiály a metody). Na obrázku 4 představuje každý časový bod střed přidruženého časového intervalu 300-ms. Bod C je nejvyšší místní vrchol mezi svými sousedy (vzdálenost 60- ms) a byl by pro kontext vybrán jako nejstarší místní vrcholPaměťdekódování pro následné analýzy.

Pro každého účastníka bylo vybráno osm místních vrcholů: barevný kontextPaměťdekódování, když je cílem barva; barevný kontextPaměťdekódování, když je cílem scéna; dekódování kontextové paměti scény, když je cílem barva; kontext scényPaměťdekódování, když je cílem scéna, pro každéhoPaměťfáze (kódování, načítání). Pro každého samostatného účastníka pro každý kontextový rys, stav pozornosti aPaměťfáze a zakreslena na obrázku 6.

Nejprve jsme provedli jednovýběrové Kolmogorov-Smirnovovy testy (Marsaglia et al., 2003), abychom určili, zda tyto lokální píky sledují normální distribuci. Vzhledem k tomu, že data nebyla normálně distribuována (Kolmogorov–Smirnov stat=0.1045, p ,0,001), použili jsme k testování našich předpovědí týkajících se časové dynamiky kódování a vyhledávání jednostranné Wilcoxonovy znaménkové testy. Zjistili jsme, že když byla barva sledovaným cílem, byla barva zakódována podstatně dříve než scéna (T= 790.5, p=0.008). Když však byla cílovým prvkem scéna, rozdíl mezi vrcholy klasifikátoru pro barvu a scénu nebyl významný (T=658.5, p=0.325), což je v rozporu s hierarchickými modely a modely pozornosti . Jednostranné srovnání Wilcoxonových znaků dále potvrdilo, že časový rozdíl mezi vrcholy pro barvu a kódování scény byl výrazně větší, když byla cílovým kontextem barva, než když byla cílem scéna (T=843, p=0. 046). Konečně pík pro cílovou barvu předcházel vrcholu pro cílovou scénu (T=852, p =0.039), což je v rozporu s modelem pozornosti.

Obrázek 7. Nejčasnější vrcholy kontextuPaměťanalýzy přesnosti (správné vs. nesprávné) klasifikace barev a kontextů scén, sbalené napříč podmínkami kódování, porovnány mezi skupinami, které nejprve posuzují scénu nebo barvu. Pokud jde o manipulaci s pozorností během kódování (obr. 6), tento vzor ukazuje, že stav pozornosti člověka během získávání ovlivňuje časové pořadí získávání kontextové paměti.; označují stavové prostředky, zatímco vodorovné čáry označují mediány.

Provedli jsme stejnou analýzu klasifikátorových vrcholů barev a vyhledávání kontextu scény. Když byla scéna cílovým prvkem během kódování, kontext scény byl načten výrazně dříve než barva mezi účastníky (T{{0}}.0, p =0.{{12} }19). Naproti tomu, když byla barva cílovým prvkem během kódování, rozdíl mezi vrcholy klasifikátoru pro barvu a scénu nebyl významný (T=806.0, p =0.091), což je v rozporu s hierarchickým a modely pozornosti. Přímé srovnání mezi scénou a barevnými vrcholy pro dva stavy pozornosti (tj. scéna byla cílem kódování vs. barva byla cílem kódování) nebylo významné (T=749, p =0.211). A konečně, špička pro načítání scény předcházela špičce pro barvu, i když každá byla předtím navštěvovaným cílovým kontextem během kódování (T=934, p , 0,001), což je v rozporu s modelem pozornosti.

Souhrnně tyto výsledky naznačují, že když je cílem barva, pozornost a vizuální složitost jsou synergické a barevné rysy jsou zakódovány před prvky scény. Když je však cílem scéna, barva a kontext scény jsou kódovány zhruba ve stejnou dobu. Je zajímavé, že zaměření pozornosti během kódování také ovlivnilo časovou dynamiku při vyhledávání, i když v menší míře než při kódování. Scény jsou načteny před barevnými kontextovými prvky, když jste byli předtím navštíveni, ale tento efekt latence je poněkud snížen a není významný, když scény rušily. Výsledky z kódování i vyhledávání jsou nejvíce konzistentní s hybridním modelem.

Kromě manipulace s pozorností během kódování existovala další manipulace s pozorností během vyhledávání v tom, že některé subjekty byly nejprve požádány, aby učinily rozhodnutí o kontextu scény před rozhodnutím o barvě, zatímco jiné subjekty byly požádány, aby provedly barevný kontext.Paměťrozhodnutí před rozhodnutím o scéně. Pořadí otázek bylo mezi účastníky vyvážené. Zkoumali jsme, zda tento mezipředmětový faktor ovlivnil časovou dynamiku vyhledávání kontextu. Pro tuto analýzu jsme zhroutili podmínky kódování, abychom zvýšili počet pokusů pro trénování klasifikátorů. Jak je vidět na obrázku 7, jednostranné testy Wilcoxonových znaků ukázaly, že kontexty scén byly získány výrazně dříve než barva u účastníků, kteří se rozhodovali o kontextu scény před rozhodnutím o barvě (T=162, p =0.017 ). Tento efekt latence byl snížen u účastníků, kteří se rozhodovali o barevném kontextu před rozhodnutím o scéně (T=245.5, p=0.089). Pokud jde o výsledky popsané výše, zaměření pozornosti při získávání ovlivňuje časovou dynamiku získávání kontextové paměti v souladu s hybridním modelem.

Abychom mohli posoudit jakýkoli vliv věku na tuto časovou dynamiku, chtěli jsme zjistit, zda v kontextu existují nějaké zpomalující účinky související s věkem.Paměťdekódovací vrcholy. Za tímto účelem jsme provedli sadu lineárních regresí, abychom zjistili, zda věk předpovídá vrcholy pro některou ze zájmových podmínek (tj. scénu, barvu, kódování, vyhledávání). V žádné z těchto analýz nebyl věk významným prediktorem doby špičky (všechny R2, 0.01, Fs , 1,723, ps . 0,216), což potvrzuje žádné významné zpomalení kontextu související s věkemPaměťklasifikační vrcholy. Dále jsme provedli sérii lineárních regresí vstupujících do věku jako prediktoru a maximálního rozdílu mezi barvou a scénou pro každý stav pozornosti a jak při kódování, tak při vyhledávání. V žádné z těchto regresí nebyl věk významným prediktorem časového rozdílu (všechny R2,0.041, Fs ,2,120, ps 0,0,152). Tyto nulové výsledky podporují myšlenku, že hierarchie zpracování během kódování a obrácení během vyhledávání a dopad pozornosti na tuto dynamiku je zachován s věkem.

Konečně kontextPaměťklasifikátory úspěšnosti, natrénované tak, aby rozlišovaly správné a nesprávné pokusy s kontextovou pamětí, naznačovaly, že barevné kontextové prvky jsou úspěšně zakódovány před prvky kontextu scény a rozpoznány v opačném pořadí během vyhledávání. Nemusí však nutně odhalit, že jeden kontextový prvek je zpracován/reaktivován dříve než druhý. Provedli jsme dodatek

klasifikační analýzu, která tuto možnost prozkoumá. Konkrétně jsme provedli časově rozlišené třítřídní klasifikační analýzy, abychom identifikovali nejčasnější špičkovou dobu, ve které jsou prezentovány

Tabulka 2. Nejčasnější vrcholy dekódování kontextových rysů podle kontextu, stavu pozornosti aPaměťfáze zprůměrována mezi účastníky

barvy a scény byly rozlišovány/zpracovány během kódování a vyhledávání. Trénovali jsme samostatné klasifikátory, aby rozlišovaly barvy (zelená, červená nebo hnědá) a scény (garsonka, panoráma města nebo ostrov) a hodnotili jsme jejich výkon pro pokusy, kde byla barva nebo kontext scény správně zapamatován. Pro každého účastníka byly vybrány nejranější vrcholy lokální klasifikace, které byly výrazně nad šancí, pomocí přístupu popsaného výše proPaměťklasifikace úspěšnosti. Pro každého samostatného účastníka pro každý kontextový rys, stav pozornosti aPaměťfáze. Průměrné špičkové momenty klasifikačního výkonu pro každou podmínku, zprůměrované mezi účastníky, s příslušnými intervaly spolehlivosti jsou uvedeny v tabulce 2 .

Pomocí jednostranného testu hodnocení podle Wilcoxona jsme zjistili, že při kódování, kdy byla obsluhovaným prvkem barva, byly barvy rozlišeny dříve než scény (T=634, p= 0.026). Když byla cílem scéna, zatímco vrcholový okamžik pro dekódování barev předcházel tomu pro scény, tento rozdíl nebyl významný (T=573, p=0.114). Naproti tomu při načítání, kdy byla scéna dříve navštěvovaným kontextovým prvkem během kódování, vrcholný okamžik pro dekódování scén výrazně předcházel tomu pro barvy (T=442, p=0.044). Je zajímavé, že když byla barva předchozím cílem, rozdíl mezi vrcholy klasifikátoru pro barvu a dekódování scény nebyl významný (T=425, p=0.216). Souhrnně tyto výsledky diskriminace rysů jsou paralelní s těmi z kontextuPaměťanalýzy klasifikace přesnosti na podporu hybridního modelu. Konkrétně se barvy zpracovávají před scénami během kódování, zvláště když jsou také v centru pozornosti. Scény jsou během načítání rozlišovány před barvami, ale pouze tehdy, když byly scény předtím navštěvovány během kódování.

Diskuse

Události, které zažíváme, jsou vícerozměrné, včetně jednoduchých, nízkoúrovňových kontextových detailů, jako je barva nebo tvar, a abstraktnějších nebo složitějších dimenzí, jako jsou prostorové konfigurační nebo konceptuální abstrakce. Neurovědecký výzkum vidění ukazuje, že tyto dimenze jsou vnímány hierarchicky, od jednoduchých po komplexní (Carlson et al., 2013; Kravitz et al., 2014; Clarke et al., 2015) a jako vznikajícíPaměťvýzkum naznačuje, rekonstruováno v opačném pořadí (Linde-Domingo et al., 2019). Zdá se věrohodné, i když dosud nevyzkoušeno, že jednoduché kontextové prvky by také mohly být úspěšně zakódovány doPaměťdříve než ty, které byly vnímány později. Stejně tak není známo, zda jsou složité kontextové prvky úspěšně rozpoznány dříve, než ty jednoduché. Navíc žádná studie nezkoumala vliv pozornosti nebo věku na tuto časovou dynamiku během kódování a vyhledávání. V této studii, využitím vysokého časového rozlišení EEG signálů zaznamenaných během epizodického kódování a vyhledávání a aplikací MVPAs ve vzorku dospělého života, jsme zjistili, že nízkoúrovňové percepční kontextové rysy (barva) jsou úspěšně zakódovány dříve než ty na vysoké úrovni (scény) a rozpoznány během načítání v opačném pořadí. Navíc je tato časová dynamika závislá na pozornosti jak během počátečního učení, tak i následného vyhledávání, takže tyto rozdíly v latenci jsou silné pouze tehdy, když je prioritou kontext (barva během kódování a scéna během vyhledávání) také středem naší pozornosti. A konečně, tato časová dynamika je robustní napříč věkem, dokonce i v přítomnostiPaměťpoškození.

Jak je typické ve studiích zdravého stárnutí (Naveh-Benjamin et al., 2007; Mitchell a Johnson, 2009), kontextPaměťpřesnost byla neúměrně snížena s věkem vzhledem k rozpoznávání položek, které bylo ušetřeno. U starších dospělých účastníků ve věku nad 60 let jsme snížili zatížení paměti na polovinu (viz Materiály a metody), což nám umožnilo prozkoumat věkové efekty v časové dynamice EEG, které nejsou zkreslené velkými věkovými efekty obecně.Paměťschopnost (Rugg a Morcom, 2005). Napříč věkem vykazovali účastníci větší rozlišitelnost kontextové paměti pro dříve navštěvované (cílové) než bezobslužné (rušivé) funkce, a to jak pro barevné, tak pro scénické kontexty. Tento vzorec staví na předchozí práci, která ukazuje, že mladí i starší dospělí dokážou zaměřit svou pozornost na kontextové detaily související s daným úkolem, přičemž ignorují rušivé prvky způsobem, který podporuje výkon kontextové paměti (Glisky a Kong, 2008; Glisky et al., 2001 Dulas a Duarte, 2013). Tato manipulace s pozorností však nemůže plně zmírnit poruchy kontextové paměti související s věkem. Jak je diskutováno níže, časově rozlišené analýzy dekódování jsou konzistentní s těmito výsledky chování.

Použitím klasifikace oscilačních EEG signálů založené na MVPA jsme byli schopni identifikovat konkrétní časové body ukazující nejranější dekódovatelnost úspěšného versus neúspěšného kódování a načtení barev a kontextových prvků scény pro každého účastníka. Během kódování byly barevné kontextové prvky úspěšně zakódovány zhruba o 70 ms dříve než scény. Naproti tomu tato časová dynamika byla obrácena během vyhledávání se zhruba stejnou latencí. Ačkoli špatné prostorové rozlišení EEG vylučuje naši schopnost prozkoumat existující neurální generátory těchto vzorců aktivityPaměťteorie naznačují, že vyhledávací podněty usnadňují obnovu prvků kódujících epizod prostřednictvím hippocampu (Eichenbaum, 2004). Studie fMRI ukazující obnovení aktivity související s kódováním během vyhledávání v MTL a dalších oblastech percepčního zpracování citlivých na stimul (Johnson a kol., 2009; Kuhl a kol., 2011; Staresina a kol., 2012; Bosch a kol. , 2014; Wang a kol., 2016; Bone a kol., 2020), podporují tuto myšlenku, ale časová posloupnost těchto účinků není známa. Pokud epizodické vyhledávání probíhá v obráceném sledu jako vnímání, pak informace podporované zpracováním v oblastech blíže hippocampu, jako je parahipokampální kůra, by měly být úspěšně obnoveny dříve, než budou informace zpracovány v distálnějších, extrastriatizovaných kortikálních oblastech (Morita et al. ., 2004; Aminoff a kol., 2013). Naše výsledky ukazující, že scény byly úspěšně rozpoznány před barvami, jsou dokonale v souladu s touto hypotézou. Budoucí studie využívající metody s vyšším prostorovým rozlišením, včetně vysokohustotního skalpu nebo intrakraniálního EEG, by mohly posoudit relativní načasování kódovací a vyhledávací aktivity v těchto oblastech mozku citlivých na podněty.

Je důležité poznamenat, že klasifikátory používané k posouzení výše uvedených vzorců kódování a vyhledávání byly trénovány tak, aby rozlišovaly úspěšné a neúspěšné souvislosti.Paměťrozhodnutí. Tyto výsledky jasně ukazují, že prvky barevného kontextu jsou úspěšně zakódovány před prvky kontextu scény a rozpoznávány v opačném pořadí napříč věkem. Tyto výsledky však nutně nenaznačují, že barevné rysy byly vnímány před scénami během kódování a znovu aktivovány po scénách během vyhledávání. Například časové rozdíly mezi nimiPaměťvrcholy klasifikace úspěšnosti mohly být také pozorovány, pokud by rozhodnutí o kontextu paměti bylo pro jednu vlastnost snadnější než pro druhou. Chybí však rozdíly v reakční době mezi barvou a kontextem scényPaměťrozhodnutí o kódování nebo načítání je v rozporu s tímto vysvětlením. Pokud jde o návrh naší studie, lze si představit, že prezentace prvků scény a barevného kontextu během vyhledávání by mohla vyvolat vzor „podobný vnímání“ nebo „překódování“, s vrcholy klasifikace barev před vrcholy pro scénu. Protože tomu tak nebylo, domníváme se, že vliv režimu vyhledávání, ve kterém úkol vyžaduje zaujaté subjekty vůčiPaměťzotavení (Rugg a Wilding, 2000), spíše než vnímání, a v důsledku toho byly vjemové rysy vysokého řádu rozpoznány před rysy nízké úrovně. Skutečnost, že tento posun latence byl nejzřetelnější, když byly prvky scény dříve navštěvovány a lépe integrovány s objekty v paměti, jak je diskutováno níže, tuto myšlenku dále podporuje. Nakonec jsme provedli oddělené klasifikační analýzy, abychom určili nejčasnější špičkovou dobu, ve které by bylo možné úspěšně rozlišit barevné a scénické rysy. Výsledky těchto analýz také ukázaly, že zatímco barvy byly během kódování diskriminovány dříve než scény, během vyhledávání byl pozorován opačný časový vzor. Společně věříme, že naše efekty na úspěch kontextové paměti lze nejlépe vysvětlit pomocí dopředné hierarchie vnímání a obrácení této hierarchie během zapamatování.

Manipulací s pozorností účastníků bychom mohli posoudit, do jaké míry je zmíněná časová dynamika pevným rysem epizodickéhoPaměťnebo alternativně, plně nebo částečně závislé na stavu pozornosti člověka. Během kódování vrchol klasifikátoru pro barevné kontextové kódování výrazně předcházel vrchol pro scénu pouze tehdy, když se účastníci věnovali barvě. Během vyhledávání vrchol klasifikátoru pro načítání kontextu scény předcházel vrcholu pro barvu pouze tehdy, když byli účastníci poprvé orientováni na kontext scény.Paměťdiskriminace. Tato zjištění ukazují, že pozornost shora dolů ovlivňuje míru, do jaké jsou nízkoúrovňové percepční rysy zakódovány před těmi na vysoké úrovni a načteny po nich. Důležité je, že časová dynamika nebyla plně závislá na pozornosti, protože klasifikační vrchol pro neprioritizovaný kontext (scéna při kódování, barva při vyhledávání) nikdy nepředcházel tomu u prioritního prvku, i když byl středem pozornosti při-

napětí. Tyto výsledky jsou v souladu s rozsáhlou literaturou zaměřenou na neurovědu, která ukazuje, že kontrola pozornosti shora dolů zkresluje aktivitu v raných senzorických kortikálních oblastech a také v oblastech vyššího řádu selektujících kategorie (Desimone a Duncan, 1995; Serences a Yantis, 2006 Gazzaley a Nobre, 2012). Toto zkreslení se projevuje jak zvýšenou amplitudou, tak sníženou latencí aktivity spojené se stimuly, které mají být vnímány/zakódovány, nebo stimuly, které jsou hledané vPaměť.

Je zajímavé, že pozornost shora dolů během kódování také ovlivnila časovou dynamiku vyhledávání. Konkrétně scéna výrazně předcházela načítání barevného kontextu, když se dříve během kódování věnovalo scénám, ale ne barvám. Co by mohlo vysvětlit tento vzorec výsledků? Manipulace s pozorností během kódování, tj. nasměrování účastníků ke specifickým vztahům mezi objektem a kontextem, pravděpodobně usnadnila silnější vazby, které se zase snáze obnovily během vyhledávání. Přesněji řečeno, požadavky na strategické vyhledávací operace, jako je „postretrievalové monitorování“, se snižují, když je snazší získat hledanou informaci (Wilding a Rugg, 1997; Senkfor a Van Petten, 1998; Wilding, 1999; Kuo a Van Petten , 2006; Cruse a Wilding, 2009; Dulas a Duarte, 2013). Časový rozsah zahrnující vrcholy dekódování kontextové paměti se skutečně překrývá s rozsahem, ve kterém jsou typicky hlášeny poststretrievalové monitorovací ERP (;600–1000 ms; Wilding a Rugg, 1996; Senkfor a Van Petten, 1998; Friedman a Johnson, 2000; Cruse a Wilding, 2009). LiPaměťSíla byla jediným hnacím motorem rozdílů v načasování mezi klasifikačními vrcholy, pak by načítání barevného kontextu předcházelo načítání kontextu scény, když barva byla dříve navštěvovaným prvkem. Kromě toho, barevný kontext d9 přesáhl scénu d9, ale přesto načítání barevného kontextu nikdy nepředcházelo tomu pro scénu. Dohromady tytoPaměťvzory úspěšného dekódování jsou nejvíce v souladu s myšlenkou, že vizuální epizodické rysy jsou získávány v obráceném pořadí, než ve kterém jsou zakódovány. Důležité je, že míra, do jaké je tato časová dynamika zřejmá, závisí na pozornosti a síle mnemotechnické pomůcky pro prioritní rys.

Protože se ukázalo, že stárnutí snižuje schopnost člověka selektivně se věnovat funkcím souvisejícím s úkoly v přítomnosti distraktorů (Hasher a Zacks, 1988; Campbell et al., 2010), předpovídali jsme, že jakákoli modulace pozornosti na časové dynamice kódování a získávání může být s věkem omezeno. Nicméně modulace kontextového kódování a vyhledávání vrcholů klasifikace související s pozorností byly zachovány napříč věkem. Co by to mohlo vysvětlit? Za prvé, nedošlo k žádnému zpoždění v klasifikačních špičkách souvisejících s věkem ani pro kontextové kódování, ani pro vyhledávání. Zatímco některé předchozí EEG studie prokázaly s věkem související zpomalení epizodPaměťsouvisející ERP (Trott a kol., 1997, 1999; Mark a Rugg, 1998; Wegesin a kol., 2002; Duarte a kol., 2006; Swick a kol., 2006; Gutchess a kol., 2007) a oscilační účinky (Strunk et al., 2017), jiní ne (Dulas et al., 2011; Newsome et al., 2012) a žádný nehodnotil latence výkonu mnemotechnické klasifikace. Z toho nevyplývá, že by zpomalení související s věkem samo o sobě ovlivnilo hierarchické pořadí kódování a získávání kontextových prvků. Je však možné, že pokud by bylo zpomalení zvláště patrné u jednoho znaku, rozdíl mezi klasifikačními vrcholy by mohl být zastřen. Zadruhé, i když vliv věku byl patrný vPaměťdiskriminace, cílové kontexty byly zapamatovány lépe než distraktory, napříč věkem, což naznačuje, že i starší dospělí vykazovali relativně silnou selektivní pozornost a výkon kontextové paměti. Není tedy možná překvapivé, že modulace pozornosti časové dynamiky nebyly ovlivněny věkem. Snížení zátěže paměti u starších účastníků pravděpodobně přispělo k jejich celkové sílePaměťvýkon. Tyto výsledky jsou obecně v souladu s předchozími studiemi stárnutí, které ukazují, že za podmínek relativně silného výkonu jsou vzorce neurální aktivity přispívající k epizodickému kódování a vyhledávání zhruba stabilní napříč věkem (Rugg a Morcom, 2005; Duverne et al., 2009; Angel a kol., 2013; Chastelaine a kol., 2015, 2016a,b).

Naše výsledky nabízejí důležitý vhled do časově dynamické povahy kontextového kódování a vyhledávání v průběhu dospělého života. V souladu s hierarchickými modely dopředného vizuálního vnímání jsou jednoduché prvky, jako jsou barvy, zakódovány před složitějšími prvky scény, přičemž toto pořadí se během vyhledávání změní. Důležité je, že tato časová dynamika závisí na tom, zda jsou tyto rysy v centru pozornosti. Tyto výsledky podporují myšlenku, že epizodické vzpomínky jsou vytvářeny a obnovovány postupně v závislosti jak na neuroanatomických drahách MTL a zrakové kůry, tak na vlivech shora dolů, které zkreslují aktivitu v těchto drahách. Dokonce i v přítomnosti epizody související s věkemPaměťpostižením se tato dynamika s věkem zachovává. Zajímavou budoucí otázkou by bylo pochopit, zda neuropatologie, jako je tomu u Alzheimerovy choroby, která výrazně ovlivňuje integritu těchto nervových drah, mění nejen schopnost epizodické paměti, ale také její dynamickou kvalitu.