Dlouhodobé důsledky požadavků na vyhledávání během pracovní paměti

Pro více informací:ali.ma@wecistanche.com

Abstraktní

I když je dobře známo, že rozptýlení zhoršuje okamžité vyhledání věcí uchovávaných vpracovní paměť(WM; např. během složitých úloh rozpětí) některé důkazy naznačují, že tyto položky budou pravděpodobněji staženy zepizodická paměť(EM) ve srovnání s položkami, které byly studovány bez jakéhokoli rozptýlení (např. během jednoduchých úloh s rozpětím). Jedním z vysvětlení této opožděné výhody komplexního rozpětí oproti jednoduchému rozpětí neboli McCabeova efektu (McCabe, Journal ofPaměťand Language, 58[2], 480–494, 2008), je, že komplexní rozsah poskytuje možnosti skrytého vyhledávání, které usnadňuje pozdější vyhledávání z EM kumulativní reaktivací každé postupně prezentované položky po rozptýlení. Toto vysvětlení se zaměřuje na zpracování, ke kterému dochází během prezentace a údržby položek, ale žádná práce dosud neprozkoumala, zda rozdílné požadavky na okamžité vyhledání mezi jednoduchým a komplexním rozsahem mohou vysvětlit tento účinek. V souladu s tím tyto experimenty zkoumaly dopad požadavků okamžitého vyvolání na McCabeův efekt porovnáním typických instrukcí okamžitého sériového vyvolání (tj. vyvolání slov v jejich přesném pořadí prezentace) s okamžitým volným vyvoláním (experimenty 1–2) a ne- vyvolat (experimenty 2 a 3) instrukce. Výsledky naznačují, že povaha vyhledávání může v některých situacích omezovat McCabeho efekt (experimenty 1–2), ale jeho požadavky neřídí McCabeov efekt vzhledem k tomu, že byl pozorován jak v podmínkách sériového stahování, tak bez zpětného stahování (Experiment 3 ). Místo toho mohou být základem McCabeova efektu činnosti, jako je skryté vyhledávání během fáze zpracování, což dále dokazuje důležitost zpracování ve WM pro dlouhodobé uchovávání informací.

Klíčová slova Komplexní rozpětí. Jednoduché rozpětí.Pracovní paměť. Epizodická paměť. Získávání

Existuje dlouhá tradice výzkumu zkoumajícího faktory, které podporují dlouhodobé udržení vepizodická paměť(EM),paměťový systémširoce souhlasil s tím, že bude odrážet trvalé uchovávání osobně prožitých událostí a informací (Atkinson & Shiffrin, 1968; Craik & Tulving, 1975; Johnson, 1992). Mnoho nedávných prací se zabývalo rolí procesů, které podporují online údržbu, manipulaci a aktualizaci těchto informací v pracovní paměti (WM), vzhledem k tomu, že tyto procesy mohou ovlivnit i dlouhodobé uchovávání (Bartsch, Singmann, & Oberauer, 2018 Camos & Portrat, 2015; Jarjat a kol., 2018; Loaiza & Halse, 2019; Loaiza & McCabe, 2012; McCabe, 2008; Rose, Buchsbaum a Craik, 2014; Souza & Oberauer, 2017).

Pro vzpomínku klikněte na Cistanche v Urdu

Velká část tohoto zájmu se soustředila na procesy, ke kterým dochází během období prezentace a udržování nezapomenutelných memorand. Například během úloh s komplexním rozsahem, typickou mírou WM (Conway et al., 2005), je několik memorand (např. slov) proloženo rušivými sekundárními komponentami zpracování (např. aritmetickými problémy). Kapacita WM se vztahuje k maximálnímu počtu položek, které lze přesně mít na paměti, což se často měří sériovým vyvoláním položek studovaných během komplexního rozpětí v jejich původním pořadí prezentace. Výzkumníci se často zajímají o základní mechanismy, které umožňují účastníkům mít tyto položky v paměti, navzdory rozptýlení (např. Barrouillet, Portrat, & Camos, 2011; Oberauer, Lewandowsky, Farrell, Jarrold, & Greaves, 2012). Napříště odkazujeme na prezentaci a údržbu memorand během úkolů WM jako na fázi zpracování oproti fázi případného získávání, kdy se účastníci musí pokusit získat memoranda na konci pokusu.

Vanessa M. Loaiza1 & Charlotte Doherty1 & Paul Howlett 1

1 Katedra psychologie, University of Essex, Wivenhoe Park, Colchester CO4 3SQ, Spojené království

Existuje pravděpodobně neúměrný zájem o fázi zpracování ve srovnání s fází vyhledávání, protože fáze vyhledávání je často považována za jednoduše odrážející výstup operací probíhajících během fáze zpracování. Některé teoretické názory skutečně naznačují, že kapacita WM nepředstavuje paměť sama o sobě ani tak jako výstup kritických základních procesů, které umožňují udržet si informace v paměti, jako je kontrola pozornosti tváří v tvář interferenci (Engle & Kane, 2004 Hasher, Lustig a Zacks, 2007). Jiné teorie se zaměřily na to, jak pozornost udržuje informace aktivní během fáze zpracování, například rekonstrukcí rozkládajících se stop paměti (Barrouillet & Camos, 2015), reaktivací stop prohledáváním obsahu WM (Vergauwe & Cowan, 2015; Vergauwe et al. , 2016), nebo posílením vazeb mezi memorandy a jejich kontexty (Loaiza, Duperreault, Rhodes, & McCabe, 2015; Loaiza & McCabe, 2012; Loaiza & Souza, 2018, 2019). Bez ohledu na konkrétní vysvětlení se většina teorií zaměřuje převážně na základní procesy, které podporují průběžné kódování a údržbu ve WM, přičemž vyhledávání často slouží pouze jako indikace jejich fungování spíše než jako zájem o sebe.

Stále více se však uznává, že načítání z WM by nemělo být považováno za samozřejmost jako pouhý vedlejší produkt, ale mohlo by zmírnit dopad údajných základních procesů podporujících kódování a údržbu ve WM. Nedávná práce například prokázala, že metoda vyhledávání (tj. vyvolání vs. rozpoznání) vizuálně prostorových a sluchově-verbálních položek může modifikovat rozsah, v jakém je interference mezi doménami evidentní ve WM (Uittenhove, Chaabi, Camos a Barrouillet , 2019). Taková zjištění mají hluboké důsledky pro hlavní teoretické debaty, jako je například to, zda je WM více doménově specifický nebo doménový obecný (Fougnie, Zughni, Godwin, & Marois, 2015; Logie, 2011; Morey, 2018; Rhodes et al., 2019) . V podobném duchu Pratte (2020) prokázal, že spíše než typičtější vysvětlení týkající se omezení kódování nebo ukládání jsou spíše zodpovědná omezení vyhledávání za škodlivý účinek zvýšení počtu memorand na přesnost vizuálního WM. Analogicky k předchozímu příkladu jsou takové výsledky relevantní pro teoretickou debatu o tom, zda omezení ve vizuální kapacitě WM lze nejlépe chápat jako diskrétní sloty nebo flexibilně alokované zdroje (Bays & Husain, 2008; Luck & Vogel, 1997; Zhang & Luck, 2008) . Stále více případů v této oblasti tedy naznačuje, že vyhledávání z WM by mělo být v teoretizování výzkumníků častěji zvažováno.

Některé teoretické pohledy na WM rozmazaly tichou hranici mezi fází zpracování a vyhledávání tím, že zahrnuly vyhledávání z vnějšího bezprostředního vědomí jako kritický prvek fungování WM. Podle Unswortha a Engleho (2007) primární a sekundární paměti, kapacita WM odráží kombinaci aktivní údržby v primární paměti a získávání ze sekundární paměti. Primární paměť udržuje aktivní a přístupné asi čtyři různé reprezentace, a pokud je tento limit kapacity překročen, ať už rozptýlením (např. od procesní složky komplexních úloh rozsahu) nebo předložením více položek, pak musí dojít k načtení ze sekundární paměti, aby se obnovila přemístěné položky. Model Unswortha a Engleho tedy prosazuje představu, že získávání z vnějšku centrální komponenty WM nastává během běžných měření kapacity WM, jako jsou složité úlohy rozpětí.

Na základě zdůvodnění Unswortha a Engleho (2007) a konceptualizace WM jako centrální podmnožiny aktivních reprezentací dlouhodobé paměti (Cowan, 1999; Oberauer, 2002) vyvinul McCabe (2008) model skrytého vyhledávání, aby specifikoval, jak probíhá fáze zpracování může zahrnovat získávání z vnějšku centrální složky WM. Podobně jako v předchozí práci týkající se operací údržby během fáze zpracování komplexních úkolů (např. Barrouillet, Bernardin, & Camos, 2004; Barrouillet, Bernardin, Portrat, Vergauwe, & Camos, 2007), McCabe tvrdil, že účastníci využívají zbývající volný čas po odvedení pozornosti postupně a kumulativně skrytě získat vysunutá memoranda zpět do centrální složky WM. Vzhledem ke své struktuře poskytují úkoly jako komplexní rozsah tyto opakované příležitosti k procvičování vnitřního vyhledávání, zatímco jednoduché úkoly s rozsahem (např. rozsah slov), které představují pouze několik memorand bez jakéhokoli rozptýlení, nevyžadují skryté vyhledávání, protože žádná z položek by nebyla přemístěno. I když to bylo škodlivé pro okamžité vyvolání, McCabe tvrdil, že tyto krátké rušivé úkoly poskytují příležitost k posílení vyhledávacích podnětů, které by mohly být později použity při získávání z EM. Důkaz pro tuto představu byl demonstrován prostřednictvím relativní výhody ve zpožděném volném stažení (DFR) položek zpracovaných během komplexního rozpětí oproti jednoduchému rozpětí. Tato dlouhodobá výhoda komplexního rozpětí oproti jednoduchému rozpětí, neboli McCabeovu efektu, byla také prokázána v připomenutí (Loaiza & McCabe, 2012) a rozpoznávání (Loaiza et al., 2015).

Podobně jako výše uvedená práce je model skrytého vyhledávání zaměřen na fázi zpracování, během níž údajně dochází ke skrytému vyhledávání, a méně se zabývá zjevným vyhledáváním z WM. V původní studii provedl McCabe experiment, aby zajistil, že výhoda komplexního rozsahu oproti jednoduchému byla specifická spíše pro fázi zpracování než pro fázi vyhledávání. Na rozdíl od popisu skrytého vyhledávání by alternativní účet požadavků na okamžité vyhledávání naznačoval, že rozdílné požadavky na okamžité stažení mezi jednoduchým a komplexním rozsahem řídí McCabeův efekt. To znamená, že sériové vyvolávání memorand prezentovaných během komplexního rozsahu je mnohem náročnější než jednoduché vyhledávání a překonání tohoto relativně náročného otevřeného vyhledávání může být tím, co podporuje dlouhodobé uchovávání spíše než jakékoli předpokládané skryté vyhledávání. Aby bylo možné rozhodnout mezi těmito vysvětleními, McCabe provedl zkoušky jednoduchých a složitých rozpětí, které nepředvídatelně skončily buď narážkou k okamžitému vyvolání položek v sériovém pořadí, jako obvykle, nebo nesouvisejícím úkolem, který vylučoval okamžité stažení. Ačkoli DFR byla nepřekvapivě celkově nižší pro pokusy bez zpětného odběru vs. se sériovým zpětným odběrem, vzhledem k celkovému účinku praxe vyhledávání (Rowland, 2014), byl McCabeův efekt zřejmý v obou podmínkách stažení. Skutečný akt otevřeného vyhledávání tedy neměl žádný dopad na dlouhodobou výhodu komplexního rozpětí oproti jednoduchému rozpětí.

Od tohoto původního článku a následné práce (např. Abadie & Camos, 2018; Camos & Portrat, 2015; Jarjat et al., 2018; Souza & Oberauer, 2017) byla věnována malá pozornost tomu, zda požadavky na diferenciální vyhledávání mohou být středně dlouhé -termínové uchovávání informací ve WM. To je docela překvapivé, vezmeme-li v úvahu, že složité úlohy rozpětí obvykle vyžadují sériové vyvolání, zatímco účastníci si položky po prodlevě vyvolají volně. Tento základní metodologický nesoulad v instrukcích pro vyhledávání si zaslouží pozornost kromě toho, že metody a omezení vyhledávání jsou stále častěji považovány za důsledkové pro dlouhodobé debaty ve WM (Pratte, 2020; Uittenhove et al., 2019). Kromě výše zmíněného McCabeho experimentu některá zjištění naznačují, že požadavky na vyhledávání by v tomto kontextu neměly hrát roli. Například Loaiza a Borovanska (2018) zopakovali zjištění, že okamžité vybavování nezmírňuje McCabeho efekt v paměti různých charakteristik (fonologické, sémantické, časově-kontextuální) studovaných položek. Loaiza, McCabe, Youngblood, Rose a Myerson (2011) dále prokázali, že vylepšené okamžité a zpožděné vyvolání v důsledku hluboké, sémantické úrovně zpracování bylo stejné bez ohledu na instrukce okamžitého sériového nebo volného vyvolání. Metaanalýza Hartshorne a Makovskiho (2019) také ukázala, že dopad údržby WM na EM byl konzistentní bez ohledu na to, zda se jednalo o okamžité stažení z WM.

Další práce naznačují, že okamžité sériové a volné stažení jsou svou povahou podobnější než ne (např. Ward, Tan, & Grenfell-Essam, 2010), a tak podmínky okamžitého stažení mohou mít malý dopad, pokud jsou podporovány stejným základní mechanismus. Na druhé straně představa žádoucích obtíží (Bjork, 1994) by naznačovala, že usilovné vyhledávání, například během komplexního rozpětí, by mělo pouze zvýšit pravděpodobnost dlouhodobého uchování těchto informací ve srovnání s jednoduššími úkoly, jako je jednoduché rozpětí. Dřívější práce skutečně ukázaly, že McCabeův efekt je větší pro korekci DFR pro přesné okamžité vyvolání ve srovnání s celkovou DFR (Loaiza & Halse, 2019; Souza & Oberauer, 2017). To může naznačovat, že úspěšné zapojení do obtížných podmínek vyhledávání je nejdůležitější pro dlouhodobé uchování, kromě dopadu činností jakékoli fáze zpracování. To znamená, že WM může být pro EM důležitý ne kvůli operacím, které jsou základem fáze zpracování, ale spíše kvůli namáhavým operacím při získávání informací z WM. Pokud ano, měnící se požadavky na okamžité zjevné vyhledávání by rovněž měly měnit McCabeův efekt, bez ohledu na jakoukoli manipulaci s fází zpracování navrženou tak, aby se změnila příležitost pro skryté vyhledávání (např. složité vs. jednoduché rozpětí). V současných experimentech jsme zkoumali relativní příspěvky skrytého vyhledávání během fáze zpracování oproti namáhavému otevřenému vyhledávání během fáze okamžitého vyvolání k dlouhodobému uchovávání informací původně studovaných a udržovaných ve WM. Stejně jako naše předchozí práce (Loaiza et al., 2015; Loaiza & McCabe, 2012; McCabe, 2008) účastníci studovali čtyři slova prezentovaná v pokusech jednoduchého rozsahu (tj. rozsahu slov) a komplexního rozsahu (tj. provozního rozsahu) pro okamžité a zpožděné odvolání.

Román k této práci, během okamžitého vybavování si účastníci vybavili slova ze souboru osmi možných voleb: čtyři prezentovaná slova a čtyři nikdy neprezentované návnady (tj. rekonstrukce; Bartsch et al., 2018; Oberauer, 2019). Spíše než běžnější metoda samogenerovaného vyvolání, rekonstrukce poskytla účastníkům lepší příležitost, aby splnili jejich pokyny k okamžitému vyvolání, a minimalizovala možnost, že nízké úrovně okamžitého vyvolání by mohly způsobit základní rozdíly mezi jednoduchým a komplexním rozsahem (Loaiza & Halse , 2019; Rose a kol., 2014). V experimentu 1 byli účastníci náhodně vyzváni, aby si vybavili slova buď v jejich původním pořadí prezentace (tj. sériové vyvolání), nebo aby si položky volně vybavili v libovolném pořadí (tj. volné vyvolání), aby se změnily požadavky na okamžité vyhledání daného úkolu. Experiment 2 zahrnoval další podmínku, kterou si nelze vzpomenout, jako v McCabe (2008, Experiment 3). Experiment 3 zvažoval, zda účastníci přistupují k úkolu odlišně v závislosti na očekávaném poměru očekávaných očekávaných pokusů se sériovým vyvoláním a bez zpětného vyvolání. typ úkolu spolu s různými manipulacemi s požadavky na okamžité vyhledání nám umožnil prozkoumat, zda obtížnost otevřeného vyhledávání zmírňuje McCabeův efekt. Podle popisu skrytého vyhledávání bychom měli pozorovat výhodu komplexního rozpětí oproti jednoduchému rozpětí při zpoždění (tj. McCabeův efekt) bez ohledu na obtížnost okamžitého vyvolání.

To se očekává, protože to, co pohání dlouhodobou výhodu, by měly být interní, kumulativní postupy vyhledávání, do kterých se účastníci zapojují během fáze zpracování komplexního rozsahu, přičemž skutečný akt zjevného vyhledávání má malý účinek. Naopak účet požadavků na okamžité vyzvednutí by předpovídal McCabeův efekt pouze tehdy, když účastníci dostanou pokyn k sériovému stažení položek, a nikoli během podmínek volného nebo žádného stažení. To znamená, že pokud rozdílné požadavky na otevřené vyhledávání z WM podporují dlouhodobé uchovávání, spíše než jakékoli skryté vyhledávací činnosti během fáze zpracování, pak by snížení požadavků prostřednictvím podmínek volného nebo žádného obnovení mělo rovněž snížit vyhledávání z EM.

Experiment 1

Metoda

Účastníci V experimentech 1 a 2 jsme chtěli shromáždit data od nejméně 24 účastníků na základě podobného předchozího výzkumu se stejnou velikostí vzorku (Loaiza & Borovanska, 2018; McCabe, 2008; Souza & Oberauer, 2017). Dvacet čtyři účastníků (mág=19,38 let, SD=1,47 let) bylo rekrutováno z fondu předmětů University of Essex výměnou za kredit z kurzu. Účastníci všech experimentů poskytli informovaný souhlas před zahájením a byli plně informováni o ukončení experimentů. Etická komise University of Essex schválila etickou žádost pro experimenty. Účastníci každého experimentu byli jedineční a nezúčastnili se žádného jiného experimentu v sérii.

Materiály a postup

Memoranda pro Experiment 1 byla náhodně vybrána bez náhrady ze seznamu 154 konkrétních, vysoce frekventovaných podstatných jmen (písmena: M=5.35, SD=1.29, rozsah: 4–8; slabiky: M=1,47, SD=0,50, rozsah: 1–2; log frekvence HAL: M=9,29, SD=0,96, rozsah: 8. 00–12.42) získané z databáze English Lexicon (Balota et al., 2007). Podobný seznam 224 slov byl vyvinut pro experimenty 2 a 3, vzhledem k většímu počtu položek požadovaných pro návrh (písmena: M=5.43, SD=1.11, rozsah: 4–8 ; slabiky: M=1,55, SD=0,50, rozsah: 1–2; log frekvence HAL: M=9,22, SD=1,03, rozsah : 7:45–12:42). Slova byla náhodně uspořádána pro každého účastníka. Experimenty 1 a 2 byly naprogramovány v MATLABu s rozšířením Psychtoolbox (Brainard, 1997; Kleiner, Brainard, & Pelli, 2007).

Účastníci dokončili experiment individuálně v tichých testovacích kabinách s experimentátorem přítomným po dobu experimentu, aby bylo zajištěno porozumění a dodržování pokynů. Před zahájením kritické části všech experimentů si účastníci procvičili 10 příkladů aritmetických úloh (např. tři plus pět=devět?), které později sloužily jako druhá součást zpracování komplexní úlohy, dokud nedosáhli 85procentní přesnosti. kritérium. Účastníci také obdrželi několik praktických testů předcházejících prvnímu bloku a souhrnné instrukce pro zbývající bloky poté.

Kritická fáze sestávala ze dvou bloků, z nichž každý obsahoval fázi WM, kde byly prováděny jednoduché a komplexní studie, po nichž následovalo období rozptýlení a fáze DFR. Během WM fáze každý pokus začínal fixačním křížem ve středu obrazovky po dobu 1 s. Poté byla slova postupně prezentována ve středu obrazovky po dobu 1 s (s interstimulačním intervalem 0.5-s; ISI) během jednoduchého rozsahu a během komplexního rozsahu následoval jeden aritmetický problém každé prezentované slovo po dobu 3,5 s (0.5-s ISI). Účastníci byli instruováni, aby četli slova a aritmetické problémy nahlas a řešili aritmetické problémy nahlas vyslovením pravdy nebo nepravdy a stisknutím pravé nebo levé klávesy. Na konci každého pokusu byla čtyři prezentovaná slova a čtyři slova, která byla pro experiment nová, náhodně uspořádána každé do mřížky 2 × 4 snímků na obrazovce. U poloviny pokusů každého typu úkolu se políčka a slova zbarvily červeně a nad nimi bylo zobrazeno slovo „SERIAL“, což přimělo účastníky, aby pomocí myši klikli na prezentovaná slova v původním pořadí prezentace (tj. sériové vyvolání). . U druhé poloviny pokusů rámečky a slova zezelenaly a nad nimi bylo uvedeno slovo „ZADARMO“, ​​což účastníky přimělo, aby si slova vybavili bez ohledu na jejich původní pořadí prezentace (tj. volné stažení). Intertrial 2 s následoval po výběru čtyř položek. Každý blok obsahoval osm pokusů, přičemž typ úkolu a podmínka vyvolání byly implementovány náhodně a rovnoměrně (tj. dva pokusy každého úkolu/vyvolání na blok).

Po dokončení fáze WM účastníci po dobu 1 minuty tiše dokončili nesouvisející úkol rozptýlení problémů s násobením (např. 7 × 6=42?). Nakonec každý blok skončil DFR: Účastníci byli instruováni, aby si volně vybavili co nejvíce slov z předchozího bloku tak, že je napsali do počítače. Jejich odpovědi se jim vrátily zpět na obrazovku. DFR byla ručně zkontrolována na pravopisné chyby a opravena, pokud nebyla nejednoznačná (např. běžný překlep „receipt“ byl opraven na „receipt“, ale „horm“ nebyl opraven, protože mohl být opraven jako „harm“ nebo „horn“).

Design Nezávislé proměnné podmínky okamžitého vyvolání (sériové a volné vyvolání) a typ úlohy (jednoduché a komplexní rozpětí) byly manipulovány v rámci subjektů. Závislé proměnné byly okamžité vyvolání (sériové a volné skórování) a DFR. Sériové skórování se týká odvolání hodnoceného jako přesné ve správné sériové pozici, zatímco volné skórování se týká odvolání skórovaného jako přesné bez ohledu na původní sériovou pozici. Také jsme plánovali hlásit DFR podmíněné přesným okamžitým stažením, ale kvůli stručnosti lze tyto analýzy nalézt na Open Science Framework (OSF). Použití rekonstrukce během okamžitého vyvolání značně snížilo typickou výhodu jednoduchého rozpětí oproti komplexnímu rozpětí, a tak vzor výsledků byl konzistentní mezi dvěma typy měření DFR. Kromě toho podáváme zprávy o výkonu sekundární komponenty zpracování komplexní úlohy (přesnost a doby odezvy, RT).

Analýza dat Výsledky všech experimentů byly předem zpracovány a analyzovány v R (R Core Team, 20}17). Naše počáteční analýza používala balíček BayesFactor (Morey & Rouder, 2015) s výchozím nastavením k provádění Bayesiánských analýz rozptylu (BANOVAs; Rouder, Morey, Speckman, & Province, 2012) a Bayesových t-testů (Rouder, Speckman, Sun, Morey, & Iverson, 2009) pro konkrétní srovnání (např. pro sledování předpokládaných nebo pozorovaných interakcí). Bayesovská inferenční statistika umožňuje srovnání pravděpodobnosti dat podle jednoho modelu (např. alternativní model, který předpokládá rozdíl mezi komplexním rozpětím a jednoduchým rozpětím, M1) ve srovnání s jiným modelem (např. nulový model, který zahrnuje pouze náhodný efekt účastníka, M0). Poměr těchto pravděpodobností je Bayesův faktor (BF), vyjadřující relativní důkazy pro jeden model oproti druhému (např. síla důkazů pro alternativní model oproti nulovému modelu, BF10). BF v rozmezí od 1 do 3 indikují slabé důkazy ve prospěch modelu v čitateli, zatímco BF mezi 10 a 100 označují silné a rozhodující důkazy. Pomocí Bayesian Estimation Software (BEST; Kruschke, 2013) jsme také odvodili míry velikosti efektu (s jejich 95procentními intervaly nejvyšší hustoty; HDI), ale z důvodu stručnosti tyto výsledky neuvádíme a čtenáře, kteří o to mají zájem, odkazujeme na OSF.

K doplnění těchto analýz jsme použili balíček brms (Bürkner, 2018) k přizpůsobení hierarchických bayesovských logistických modelů se smíšenými efekty, abychom předpověděli pravděpodobnost vyvolání položky (1 nebo 0) během zpožděného testu jako funkci našich pevných efektů (tj. typ úlohy a podmínka vyvolání) a včetně náhodných efektů a sklonů účastníků. Ačkoli to nebylo původně plánováno, je tento přístup analogický s použitím BANOVA, přičemž hlavní výhodou je, že nám umožnil využít heterogenitu mezi účastníky a studiemi spíše než agregovat je. Jak bude zřejmé později, toto bylo zvláště důležité v případech, kdy výsledky BANOVA a/nebo Bayesiánských t-testů byly nejednoznačné, což potenciálně signalizovalo nedostatečnou sílu pro pozorování účinku. Spíše než trávit více času a zdrojů shromažďováním dat od více účastníků se zdálo rozumné využít data, která jsme již shromáždili.

Balíček brms používá Stan (Stan Development Team, 2018) k odhadu pozdějších distribucí odhadů parametrů (tj. regresní váhy představující účinky typu úlohy, podmínky vyvolání a jejich interakce). Použili jsme slabě informativní Cauchyho priority (s umístěním 0 a stupnicí 5) na regresní koeficienty, průsečík a rozptyl pro všechny modely po předchozí podobné práci (Bartsch et al., 2018). Odhady zadních parametrů všech modelů byly vzorkovány prostřednictvím čtyř nezávislých Markovových řetězců, z nichž každý obsahoval 2,000 iterace, přičemž první 1,000 iterace zahřívání byla z analýzy vyloučena. Zkontrolovali jsme konvergenci vizuální kontrolou čtyř řetězců a ověřením, že statistika se blíží jedné pro všechny parametry všech osazených modelů. Posteriorní prediktivní kontroly také zajistily vhodné přizpůsobení modelu datům. Zkontrolovali jsme 95 procent HDI pozdějších odhadů každého McCabeova efektu, abychom vyvodili závěry, přičemž HDI se nepřekrývají s nulou, což je považováno za důvěryhodné. Tento přístup jsme aplikovali pouze na výsledky opožděné výkonnosti, protože byly nejdůležitější pro naše hlavní hypotézy, ale všimněte si, že v jiných hlášených výsledcích bylo několik dalších případů nejednoznačnosti. Z důvodu stručnosti dále výsledky těchto analýz neuvádíme, kromě toho, že uvádíme odhady zásadních párových srovnání s hypotézami, zejména proto, aby mohly objasnit případné nejednoznačné výsledky v plánovaných souhrnných analýzách. Čtenář, který má zájem, najde analýzy a úplné výsledky na OSF.

Výsledky a diskuse

Nejprve jsme hodnotili výkon účastníků na sekundární komponentě zpracování komplexní úlohy (viz tabulka 1). Existují mírné důkazy proti rozdílu mezi podmínkami sériového a volného stažení, pokud jde o přesnost odezvy (BF01=3.68) a RT (BF01=3.81). Účastníci tedy během komponenty zpracování reagovali podobně bez ohledu na podmínky okamžitého stažení.

Dále jsme zkoumali pravděpodobnost, že se účastníci budou řídit pokyny pro stažení v závislosti na typu úkolu pomocí samostatných 2 (podmínka okamžitého vyvolání: sériový, volný) × 2 (typ úkolu: jednoduchý, složitý) v rámci předmětů BANOVA aplikované na okamžité volné a sériové skórování (viz tabulka 2 a obr. 1). Pro sériové skórování existovaly jasné důkazy pro úplný model, včetně interakce mezi podmínkou vyvolání a typem úlohy: Účastníci celkově dodrželi pokyny k volnému vyvolání, což vedlo k nejednoznačnému rozdílu mezi typy úloh (BF10=1.13), zatímco sériové stažení se stále ukázalo jako problém pro komplexní rozsah ve srovnání s jednoduchým rozsahem (BF10=4.36 × 105 ). Výsledky volného bodování ukázaly, že účastníci byli schopni si vybavit mnoho položek bez ohledu na jejich pořadí, ačkoli nejlepší model zahrnující pouze vliv typu úlohy naznačuje, že stále existuje nevýhoda pro komplexní rozsah ve srovnání s jednoduchým rozsahem.

Nejdůležitější výsledky se týkaly DFR (viz tabulka 3 a obr. 1). Zjistili jsme, že nejlepší model zahrnoval pouze hlavní účinek typu úlohy, ale tento model nebyl podstatně upřednostňován před dalším nejlepším úplným modelem, včetně interakce mezi podmínkou vyvolání a typem úlohy. Konkrétní srovnání odhalila důkazy pro McCabeův efekt pro podmínku sériového stažení (BF10=7.86), ale efekt byl nejednoznačný u podmínky volného stažení (BF01=1.67) . Párová srovnání pozdějších odhadů z hierarchického Bayesovského modelu logistických smíšených efektů pevněji naznačovala věrohodný McCabeův efekt v podmínkách sériového stažení (odhad=−{{10}}.92 [ −1.56, −0.24]), ale ne ve stavu volného stažení (odhad=−0.42 [−1.08, 0.24]).

Tyto výsledky jsou v rozporu s účtem skrytého vyhledávání a místo toho podporují účet požadavků na okamžité vyhledávání, takže požadavky na sériové stažení mohou podporovat dlouhodobé uchovávání položek složitého rozsahu, které vedou k McCabeovu efektu. Alternativním vysvětlením těchto výsledků je, že k nedostatku věrohodného McCabeova efektu ve stavu volného stažení mohlo dojít proto, že akt volného stažení narušuje kumulativní skryté vyhledávání, do kterého se účastníci zapojují během fáze zpracování. To znamená, že to nemusí být tak, že požadavky na vyhledávání podporují McCabeův efekt natolik, že instrukce pro volné stažení v Experimentu 1 vytvořily nesoulad mezi procesy kódování (tj. kumulativní skryté vyhledávání sériově prezentovaných položek během komplexního rozpětí) a vyhledáváním. metoda (tj. volné odvolání; Morris, Bransford, & Franks, 1977).

Abychom určili, zda nulový McCabeův efekt při volném stažení byl způsoben sníženými požadavky na vyhledání nebo nesouladem mezi kódováním a vyhledáním, provedli jsme experiment 2 s dodatečnou podmínkou bez vyvolání vedle instruovaného sériového stažení a podmínek volného stažení. Účastníci tak byli náhodně vyzváni, aby si memoranda buď odvolali v původním sériovém pořadí, ve „volném“ pořadí, nebo dokončili nesouvisející úkol, aby bylo vyloučeno okamžité stažení. Zahrnutí podmínky bez zpětného vyvolání umožňuje dramatičtější manipulaci s požadavky na okamžité zjevné vyhledávání než podmínka volného zpětného vyvolání, která, jak bylo vysvětleno, mohla zavést nesoulad mezi kódováním a vyhledáváním. Podle popisu skrytého vyhledávání by měl být McCabeův efekt zřejmý pro podmínky sériového stahování a bez zpětného stahování.

To by replikovalo McCabeho (2008, Experiment 3) a poskytlo jasný důkaz pro představu, že bez ohledu na okamžité vyhledávání stejný základní proces kumulativního skrytého vyhledávání podporuje pokračující údržbu a následné dlouhodobé uchovávání memorand. Navíc může existovat nulový McCabeův efekt ve stavu volného vyvolání, což je v souladu s vysvětlením nesouladu mezi kódováním a získáváním výsledků experimentu 1. Naopak, účet požadavků na okamžité vyhledání by předpovídal McCabeův efekt pouze ve stavu sériového vyvolání. . Tato předpověď vychází z předpokladu, že sériové stažení vyvolává požadavky na zjevné vyhledání, které podporuje dlouhodobé uchování, zatímco podmínky volného stažení a žádného stažení takové požadavky nevyvolávají, a proto by neměly vykazovat žádný McCabeův efekt.

Experiment 2

Metoda

Účastníci a design Bylo přijato 29 účastníků (mág=19.28 let, SD=0.75 let) výměnou za kredity z kurzu. Jeden další účastník byl z analýzy vyloučen kvůli nefunkčnosti experimentu. Experiment se řídil 3 (podmínka okamžitého vyvolání: sériový, volný, bez vyvolání) × 2 (typ úkolu: jednoduchý, komplexní) v rámci předmětu.

Materiály a postup Materiály a postup byly podobné experimentu 1, kromě toho, že jsme zahrnuli podmínku, že nebude možné znovu stáhnout. Každý měl čtyři bloky, které zahrnovaly šest pokusů, jeden pro každou buňku návrhu a náhodně promíchané. Zkoušky sériového a volného zpětného vyvolání byly stejné jako v Experimentu 1. Během pokusů bez zpětného vyvolání se rámečky a dvouciferná čísla (např. 48, 63, 95) v nich zbarvily modře se slovem „DIGITS “ prezentované nad nimi a vyzývající účastníky, aby vybrali čtyři z osmi možných čísel, která byla obě sudá. Stejně jako aritmetické problémy účastníci procvičovali tuto číslicovou úlohu po dobu 10 pokusů, aby dosáhli 85procentního kritéria před kritickou fází experimentu.

Výsledek

Nejprve jsme zkontrolovali, zda účastníci reagovali na sekundární komponentu zpracování úlohy komplexního rozsahu podobným způsobem, bez ohledu na podmínku okamžitého vyvolání (viz tabulka 1). Výsledky ukázaly mírné důkazy pro nulový účinek podmínky vybavování na přesnost odezvy (BF01=5.17) a RT (BF01=8.64). Výkon účastníků v úloze bez možnosti vyvolání číslic byl také velmi vysoký během obou pokusů s jednoduchým rozsahem (M=1.00, SD=0.00) i složitých- span trials (M=1.00, SD=0.01). Dále jsme provedli samostatné dvoucestné BANOVA pro okamžité stažení (viz tabulka 2 a obr. 1) a měření DFR (viz tabulka 3 a obr. 1).

U sériového bodování nejlepší model zahrnoval hlavní efekty jak podmínky vyvolání, tak typu úkolu, který byl jen nejednoznačně upřednostňován před dalším nejlepším modelem včetně termínu interakce. Zdá se tedy, že účastníci stále častěji sériově vyvolávají položky během jednoduchého rozsahu než komplexního rozsahu, i když dostali pokyn, aby si je volně vybavili. Pokud jde o volné bodování, výsledky byly více podobné výsledkům experimentu 1, takže účastníci si do značné míry vybavili mnoho z prezentovaných položek, ale stále byli znevýhodněni pro komplexní rozsah ve srovnání s jednoduchým rozsahem. Dále se zaměříme na výsledky DFR, které se týkají kritických hypotéz. Nejlepší model zahrnoval pouze efekt podmínky vyvolání, což signalizovalo, že vyvolání bylo nepřekvapivě horší ve stavu bez zpětného volání ve srovnání s podmínkami sériového stažení a volného stažení.

Tento model byl nejednoznačně preferován před dalším nejlepším modelem hlavních efektů včetně efektu typu úlohy. Tato nejednoznačnost v porovnání omnibusových modelů mohla být způsobena nejednoznačným McCabeovým efektem ve stavu volného stažení (BF10=1.63), zatímco u sériového stažení nebyly žádné McCabe efekty (BF{{4} }.54) nebo podmínky bez odvolání (BF01=4.50). Při zvažování párových srovnání zadních odhadů z hierarchického Bayesovského modelu smíšených efektů se v žádné z podmínek stažení nenašel žádný důkaz McCabeova efektu (odhad bez odvolání=-0.{15}}6 [− 0.50, 0.41]; odhad sériového stažení=−0.07 [−0.73, 0.59] ; odhad volného stažení=−0,40 [-0,82, 0,03]). Zásadní nedostatek McCabe efektů v podmínkách sériového stahování a bez zpětného stahování je v rozporu s popisem skrytého vyhledávání.

Všimněte si, že jsme předem zaregistrovali další analýzu DFR napříč sériovými pozicemi, ale vzhledem k nedostatku McCabe efektů a v zájmu stručnosti jsme se rozhodli tyto výsledky neuvádět. Čtenář, kterého to zajímá, nalezne výsledky všech experimentů na OSF. Souhrnně, výsledky experimentu 2 celkově ukázaly, že požadavky na variabilní vyhledávání zrušily McCabeův efekt v DFR, čímž negovaly výklad skrytého vyhledávání, že kumulativní skryté vyhledávání během fáze zpracování podporuje dlouhodobé uchovávání informací studovaných ve WM. Výsledky však také dokonale neodpovídají požadavkům na okamžité vyhledání, vzhledem k tomu, že ve stavu sériového stažení nebyl pozorován žádný McCabeův efekt. Vzhledem k tomu, že sériové stažení bylo vyžadováno pouze u třetiny pokusů, může se stát, že účastníci k úkolu přistoupili reaktivním způsobem: Je nepravděpodobné, že by se zapojili do skrytého vyhledávání během fáze zpracování a místo toho jednoduše reagovali na požadavky vyhledávání, když byli vyzváni. , čímž anuluje McCabeův efekt.

Zpožděný výkon byl navíc celkově velmi nízký, což mohlo zastřít jakékoli rozdíly mezi podmínkami. V souvislosti s tím experimenty 1 a 2 neřešily výše uvedený problém, že metoda vyhledávání není konzistentní mezi okamžitými (tj. rekonstrukcí) a zpožděnými testy (tj. DFR), což by mohlo podporovat rozdíly mezi vyhledáváním položek s jednoduchým a komplexním rozsahem. mezi dvěma časy testu. Abychom tyto problémy vyřešili, navrhli jsme Experiment 3, který byl podobný předchozím experimentům, takže jednoduché a komplexní testy skončily nepředvídatelně se sériovým nebo žádným stažením. Důležité však je, že účastníci byli náhodně rozděleni do jedné ze tří skupin, v nichž byli před zahájením úkolu informováni, zda bude více sériových zkoušek než zkoušek bez zpětného vyvolání (75 procent), méně pokusů se sériovým stažením než bez pokusů (25 procent ), nebo rovnoměrné rozdělení (50 procent). Kromě toho byla rekonstrukce použita k posouzení vybavování během okamžitých i zpožděných testů.

Vzhledem k relativně většímu počtu účastníků potřebných pro tento smíšený design a kvůli pozastavení laboratorního testování během pandemie koronaviru jsme tento experiment provedli online. Nejprve jsme provedli kontrolní experiment pouze se sériovým stažením z testů s jednoduchým a komplexním rozsahem, abychom zajistili, že McCabeův efekt lze demonstrovat online a při porovnání metody vyhledávání (tj. rekonstrukce) mezi časy testu. Předpovídali jsme velký McCabeův efekt jak u pokusů se sériovým stažením, tak u pokusů bez zpětného vyvolání, kdy většina pokusů bloku (tj. 75 procent) vyžaduje sériové stažení, což je stále značný účinek, když jsou pokusy rovnoměrně rozděleny (replikace McCabe, 2008, Experiment 3) a menší nebo nulový účinek, když je méně sériového stahování než pokusů bez zpětného stahování (tj. 25 procent). To znamená, že účastníci mohou změnit svůj přístup k úkolu v závislosti na podmínkách vyhledávání, které očekávají, tak, že se zapojí do skrytého vyhledávání častěji během fáze zpracování, kdy většina pokusů (tj. 75 procent) bude nevyhnutelně vyžadovat sériové stažení, čímž poskytující McCabeův efekt pro pokusy se sériovým i bez zpětného stahování. Pokud však úkol vybízí k reaktivnímu přístupu, protože jen velmi málo (tj. 25 procent) pokusů vyžaduje sériové stažení, jak tomu mohlo být v experimentu 2, pak může být méně pravděpodobné, že se účastníci zapojí do skrytého vyhledávání, čímž se zmírní McCabeho efekt v podmínkách sériového i bez zpětného stahování. Naopak, účet požadavků na okamžité vyhledání by očekával McCabeův efekt pouze tehdy, když dojde k okamžitému sériovému stažení, a bez ohledu na poměr pokusů o sériovém stažení k pokusům bez zpětného volání, což je v souladu s představou, že požadavky na zjevné vyhledání vedou k výhodě komplexu. rozpětí přes jednoduché rozpětí při zpoždění. Použití rekonstrukce k posouzení vyhledávání pro okamžité i opožděné testy by dále posílilo, že vzorec výsledků není způsoben nesouladem ve způsobu získávání položek.

Výsledky a diskuse

Nejprve referujeme o výsledcích kontrolního experimentu. Účastníci byli během zpracování úlohy podobně přesní jako předchozí experimenty, i když obecně rychlejší (viz tabulka 1). Obrázek 2 také naznačuje, že stejně jako předchozí experimenty byla okamžitá rekonstrukce větší pro jednoduchý rozsah než pro komplexní rozsah v sériovém skórování (BF10=180.10) i volném skórování (BF10=10.59 ). Nejdůležitější je, že věrohodný McCabeův efekt při opožděné rekonstrukci byl pozorován při volném skórování, ale ne v sériovém skórování (viz tabulka 4). To demonstruje, že McCabeův efekt lze replikovat pomocí rekonstrukce při zpoždění a při provádění experimentu on-line, i když zjevně pouze ve volném bodování. Tyto výsledky také poskytují měřítko, se kterým lze porovnat další výsledky hlavního experimentu.

U hlavního experimentu jsme se nejprve ujistili, že účastníci byli konzistentní ve výkonu svých úloh zpracování, bez ohledu na podmínky vyvolání nebo jim přiřazenou skupinu sériového stažení (viz tabulka 1). Výsledky dvou 2 (podmínka okamžitého stažení: sériové, žádné) × 3 (skupina sériového stažení: 25 procent, 50 procent, 75 procent) smíšených BANOVA to do značné míry potvrdily (všechny BF01 > 2,24). 2 (typ úkolu: jednoduchý, složitý) × 3 (sériová skupina: 25 procent, 50 procent, 75 procent) smíšená BANOVA také naznačila, že účastníci byli také vysoce přesní a konzistentní ve svém výkonu v úloze bez vybavování číslic (všechny paní > 0,95, všechny BF01 > 6,66).

Dále jsme provedli dvě 2 (typ úlohy: jednoduchý, komplexní) × 3 (skupina se sériovým stažením: 25 procent, 50 procent, 75 procent) smíšené BANOVA, abychom vyhodnotili okamžitý výkon z hlediska volného a sériového bodování (viz tabulka 2 a obr. 2). Nejlepší model zahrnoval hlavní efekty typu úlohy a skupiny sériového vyvolání, která byla nejednoznačně upřednostňována před dalším nejlepším modelem zahrnujícím pouze hlavní efekt typu úlohy. Stejně jako v předchozích experimentech si tedy účastníci s větší pravděpodobností vybaví položky jednoduchého rozsahu v pořadí ve srovnání s položkami komplexního rozsahu, s nejednoznačným náznakem, že sériové hodnocení se celkově zlepšilo, když se zvýšil počet pokusů sériového vyvolání. Pro volné bodování nejlepší model zahrnoval hlavní efekt typu úlohy, který byl nejednoznačně preferován před dalším nejlepším modelem zahrnujícím efekty jak typu úlohy, tak skupiny se sériovým vyvoláním. Stejně jako v předchozích experimentech byli tedy účastníci stále mírně znevýhodněni, aby si vůbec vybavili položky komplexního rozsahu ve srovnání s položkami jednoduchého rozsahu. A konečně nejdůležitější výsledky se týkaly opožděného výkonu (viz obr. 3).

Provedli jsme dvě 2 (podmínka okamžitého vyvolání: sériové, žádné) × 2 (typ úlohy: jednoduchý, komplexní) × 3 (skupina sériového stažení: 25 procent, 50 procent, 75 procent) smíšené testy BANOVA, abychom vyhodnotili zpožděné volné a sériové Bodování. V zájmu stručnosti uvádíme nejlepší modely, které u obou měření zahrnovaly hlavní účinky podmínky vyvolání a typu úlohy (zdarma: BF10=1.16 × 1025; seriál: BF10=7.{101} {12}} × 107). Tyto modely byly podstatně upřednostňovány (zdarma: BF=7.12; sériový: BF=5.36) před dalšími nejlepšími modely včetně interakce vyvolání × typ úkolu (zdarma: BF10=1. 63 × 1024; seriál: BF10=1.46 × 107). Výsledky tedy ukázaly nepřekvapivý testovací účinek, takže pokus o sériové stažení během okamžitého testu zlepšil dlouhodobou retenci ve srovnání se stavem bez zpětného volání. Kromě toho celkový účinek typu úlohy naznačoval McCabeův efekt bez ohledu na ostatní faktory. Vzhledem k našim konkrétním předpovědím jsme blíže zkoumali McCabeův efekt každého srovnání jako v předchozích experimentech (viz tabulka 4). Na první pohled se zdá, že BFs těchto výsledků jsou v rozporu se souhrnem BANOVA, takže McCabeův efekt byl jasný pouze v několika srovnáních, ale vzorec neodpovídal ani účtům skrytého vyhledávání, ani požadavků na okamžité vyhledávání.

Všimli jsme si, že případy, kdy byl účinek nejzřetelnější, byly buňky návrhu, které měly nejvíce zkoušek. Například McCabeův efekt byl zřejmý ve stavu bez opakovaného stažení u 25% skupiny s sériovým stažením, ale tato úroveň zahrnovala osm pokusů na účastníka, zatímco jeho stav s sériovým stažením měl pouze čtyři pokusy na účastníka. To poskytlo neočekávanou příležitost potvrdit, že modelování smíšených účinků zahrnuté v předchozích experimentech může být citlivější na testování těchto účinků. Ve skutečnosti, jak je prezentováno spolu s BF, pozdější odhady naznačovaly věrohodné McCabeho efekty ve volném bodování všech srovnání kromě dvou. U sériového skórování byly výsledky konzistentnější mezi analýzou souhrnných a smíšených efektů, což možná naznačuje, že výkon v tomto měřítku je variabilnější.

Celkově jsou tyto výsledky v rozporu s požadavky na okamžité vyhledání vzhledem k tomu, že McCabeův efekt byl pozorován při opožděném volném bodování bez ohledu na podmínky okamžitého stažení. Výsledky také naznačují, že očekávání požadavků na vyhledávání nezmírňuje McCabeův efekt, a tudíž nulové McCabeho efekty v Experimentu 2 mohou být místo toho způsobeny nízkou celkovou výkonností. Konečně, pozorování McCabeova efektu za podmínek bez zpětného stažení ukazuje, že nulový McCabeův efekt ve stavu volného stažení z Experimentu 1 byl pravděpodobně způsoben rušením vyvolaným stažením položek ve volném pořadí. Výsledky experimentu 3 tedy vrhají nové, i když jemné světlo na předchozí experimenty: Povaha okamžitého vyhledávání může v některých situacích omezit McCabeův efekt (např. zavedením neshody do kódování během volného stažení), ale jeho požadavky ano. neřídit McCabeův efekt. Jak dále diskutujeme, výsledky jednoznačně nepodporují model skrytého vyhledávání, ale můžeme si být jistější, že McCabeův efekt není způsoben tím, že překonáváme obtížnost obnovy položek ze složitého rozsahu přes jednoduchý rozsah.

Obecná diskuse

Cílem současné studie bylo posoudit mezi dvěma účty dlouhodobý přínos studia a vybavování si informací z WM. Konkrétně jsme zkoumali, zda zpožděná výhoda pro položky původně prezentované během komplexního rozsahu oproti jednoduchému rozsahu, nebo McCabeův efekt (McCabe, 2008), mohou být zmírněny okamžitými požadavky úkolů na vyhledávání. Podle popisu skrytého vyhledávání (Loaiza & Halse, 2019; Loaiza & McCabe, 2012; McCabe, 2008) jsou pro McCabe efekt nejdůležitější činnosti ve fázi zpracování. To znamená, že jsme tvrdili, že kumulativní skryté získávání memorand se vyskytuje během přerušovaných pauz poskytovaných komplexními úkoly rozpětí, což zase posiluje vyhledávací podněty používané k opětovnému vyvolání informací z EM. Naopak, účet požadavků na okamžité vyhledávání by naznačoval, že sériové stahování je mnohem náročnější během komplexního rozsahu ve srovnání s jednoduchým rozsahem, a tato asymetrická obtížnost otevřeného vyhledávání je to, co řídí McCabeův efekt. Tyto dva účty se tedy zaměřují na různé prvky komplexního rozsahu jako zdroj pro dlouho uznávanou roli WM pro dlouhodobé uchování (Atkinson & Shiffrin, 1968; Hartshorne & Makovski, 2019; McCabe, Roediger, McDaniel, Balota, & Hambrick, 2010; Unsworth, 2007, 2016): Popis skrytého vyhledávání zdůrazňuje skryté, interní postupy vyhledávání během fáze zpracování, zatímco popis požadavků okamžitého vyhledávání zdůrazňuje skutečný akt zjevného vyvolání během fáze vyhledávání.

Celkově vzato jsou souhrnné výsledky v rozporu s požadavky na okamžité vyhledání, protože McCabeův efekt by měl být pozorován pouze za obtížných podmínek zjevného vyhledávání. Vyplývá to ze dvou hlavních zjištění: McCabeův efekt nebyl pozorován ve stavu sériového stahování z Experimentu 2, ale McCabeho efekty byly pozorovány ve většině podmínek bez zpětného stahování v Experimentu 3, což je v příkrém rozporu s předpověďmi okamžitého vyvolání. požaduje účet. Kromě toho výsledky experimentu 3 poskytují alternativní interpretaci dvou dalších výsledků, které jsou zdánlivě v souladu s požadavky na okamžité vyhledávání. Za prvé, chyběl McCabeův efekt ve stavu volného stažení z Experimentu 1, ale Experiment 3 replikoval McCabeův efekt za ještě snadnějších podmínek bez zpětného vyvolání (McCabe, 2008, Experiment 3). Nedostatek McCabeova efektu ve stavu volného stažení v Experimentu 1 tedy mohl nastat kvůli nesouladu mezi kumulativním skrytým vyhledáváním, aby zůstala memoranda aktivní během fáze zpracování, a metodou vyhledávání. Za druhé, nulové McCabeovy efekty v podmínkách volného a žádného vyvolání experimentu 2 mohou být způsobeny relativně nízkým výkonem během zpožděného testu. Použití rekonstrukce během okamžitých i zpožděných testů jako v experimentu 3 zvýšilo celkový zpožděný výkon, čímž umožnilo větší citlivost pro detekci McCabeova efektu v podmínkách sériového i bez zpětného vyvolání. Kombinace výsledků tedy naznačuje, že okamžité požadavky na vyhledání nejsou zodpovědné za McCabeův efekt.

Výsledky jsou místo toho více konzistentní s tvrzením modelu skrytého vyhledávání, že činnosti během fáze zpracování jsou pro McCabe efekt nejdůležitější, i když jistě existuje určitý prostor pro interpretaci toho, co tyto činnosti znamenají. Zjištění experimentu 3 byla zvláště důležitá v tom, že naznačila, že McCabeův efekt lze prokázat bez ohledu na zjevné okamžité vyhledání, čímž se efekt lépe izoluje od fáze zpracování spíše než fáze vyhledávání. Varování účastníků před očekávaným podílem pokusů se sériovým stažením však nezmírnilo McCabeův efekt, jak jsme předpovídali. To může naznačovat, že účastníci odpovídajícím způsobem nepřizpůsobí svou strategii údržby a jednoduše se zapojí do skrytého vyhledávání bez ohledu na předpokládané požadavky na vyhledávání, nebo to může naznačovat, že ve fázi zpracování je ve hře jiný faktor. Kromě toho byl McCabeův efekt konzistentněji patrný u volného než u sériového bodování. V naší předchozí práci jsme tvrdili, že skryté vyhledávání je zvláště důležité pro posílení vazeb obsahu a kontextu, které přinášejí výrazně větší využití časově-kontextových vodítek k vedení vyhledávání (Loaiza & McCabe, 2012) a větší subjektivní zážitky ze vzpomínání (Loaiza et al. ., 2015) během EM. V souladu s tím bychom měli pozorovat dlouhodobější zachování sériového pořadí položek s komplexním rozsahem oproti jednoduchému rozpětí, což naznačuje, že vazby obsahu a kontextu byly trvanlivější. Je však možné, že použití rekonstrukce zavedlo další kontextovou vrstvu prostorové polohy na vyhledávací obrazovce. Položky byly během obou testů náhodně uspořádány, a je tedy možné, že to způsobilo rušení, které způsobilo variabilitu ve zpožděném sériovém bodování. K prozkoumání těchto možností je nutný další výzkum.

Stručně řečeno, výsledky naznačují nuancovaný závěr o zdroji McCabeova efektu: Ačkoli tento účinek nelze připsat aktu překonání relativně obtížných požadavků na okamžité vyhledání komplexního rozsahu versus jednoduchého rozsahu, je jasné, že podmínky vyhledávání obecně mohou zmírnit vliv činností fáze zpracování, které jsou základem McCabeova efektu. Za prvé, okamžité vyvolání položek komplexního rozsahu v libovolném pořadí může způsobit interferenci z nesprávných podmínek kódování a vyhledávání, které zmírňují McCabeův efekt (Experiment 1). Okamžité sériové vyvolání tedy může posílit jakékoli kumulativní skryté vyhledávání během fáze zpracování komplexního rozsahu, ale není nutné zapojit se do okamžitého sériového vyvolání pro pozorování McCabeova efektu (Experiment 3). Kromě toho jsou podmínky opožděného vyhledávání také důležité, aby umožnily pozorovat McCabeho efekt: Pokud je celkové vyhledávání příliš nízké, bude nezbytně omezená možnost pozorovat McCabeho efekt (Experiment 2). Použití paradigmat vyhledávání, která umožňují lepší celkové zapamatování (např. rekonstrukce), zvýší možnost pozorovat McCabeho efekt. Nakonec je důležité poznamenat, že dostatečný počet zkoušek a přístup k analýze smíšených účinků pomůže zajistit, že nevyhnutelná variabilita výkonu bude adekvátně zohledněna, a proto to doporučujeme pro budoucí práci.

A konečně, výsledky experimentu 3 jsou zvláště zajímavé, vzhledem k tomu, že byla rekonstruována metoda shodného vyhledávání mezi jednotlivými časy testu, a tak mají vliv na širší teoretickou diskusi týkající se hranice mezi WM a EM. Za prvé, nesoulad v metodách vyhledávání mezi okamžitými a odloženými testy z naší předchozí práce byl opožděn, aby bylo zajištěno, že tento metodický rozdíl nebyl zodpovědný za McCabeův efekt. Skutečnost, že jsme pozorovali McCabeův efekt pomocí zpožděné rekonstrukce, poskytuje větší jistotu, že účinek je replikovatelný pro více testů EM. Kromě toho, ačkoli většina výzkumníků by souhlasila s tím, že zpožděné testy měří vyhledávání z EM, jsou někteří, kteří by tvrdili, že okamžité vyhledávání ze složitého a jednoduchého rozsahu nevyžaduje další systém WM, ale jednoduše odráží EM v kratším časovém měřítku (např. Crowder , 1982; Nairne, 2002). Avšak skutečnost, že opačný vzorec vyvolání z jednoduchého a komplexního intervalu nastal mezi dvěma časy testu při použití stejné metody vyhledávání, je ve velkém rozporu s tímto jednotným pohledem na paměť. Místo toho výsledky naznačují, že faktor jako rozptýlení v rámci úkolu má zcela odlišné účinky na online údržbu a manipulaci ve WM a pozdější získávání informací z EM. Závěrem lze říci, že výsledky současného experimentu jsou v rozporu s představou, že otevřené požadavky na vyhledávání informací z WM podporují jejich dlouhodobé uchovávání.

Naše výsledky naznačují, že překonání neúměrných požadavků na okamžité vyhledávání nevysvětluje dlouhodobou výhodu komplexního rozsahu oproti jednoduchému (tj. McCabeův efekt). Místo toho lze McCabe efekt spíše připsat činnostem probíhajícím během fáze zpracování, která může zahrnovat skryté vyhledávání.