Görsel Çalışma Belleğindeki Bağlam Bağlanması, İki Taraflı Olayla İlgili Potansiyellerde Yansır, Ancak Karşı Taraf Gecikme Aktivitesinde Yansıtılmaz - Bölüm 2

Olayla ilgili potansiyel analizi

ERP genliklerini analiz etmek için, biri orta hattın solunda ve diğeri sağda olmak üzere iki lateralize arka elektrot kümesinin ortalamasını alarak deneme başına iki sinyal ürettik (Fukuda ve diğerleri, 2015a). Daha sonra, işaretin kontralateral veya ipsilateral olan deneme ortalamalı sinyalleri oluşturmak için denemelerin ortalamasını aldık ve sonunda aynı taraftaki sinyalleri kontralateral sinyallerden çıkararak bir "fark" dalgası yarattık. Gecikmeli tanıma görevi için, öncelikli ilgi konusu olan istatistiksel analizler, numune dizisinin dengelenmesinden sonraki 200 ms'den prob başlangıcından önceki 50 ms'ye kadar uzanan 650 ms'lik bir pencere boyunca ortalama alınarak gecikme süresine odaklandı (Vogel ve Machizawa, 2004).

Kurumsal ölçeğin genişlemesi ve bilişimin gelişmesiyle birlikte ERP sistemi, kurumsal yönetimin önemli araçlarından biri haline geldi. ERP sisteminin büyüklüğü ile hafıza arasındaki ilişkiye dair de bazı tartışma ve analizler var.

Her şeyden önce bir ERP sisteminin genişliği, uygulama kapsamını ve fonksiyonlarının genişliğini ifade eder. İşletmelerin gelişmesi ve yönetim ihtiyaçlarının artmasıyla birlikte ERP sisteminin kapsamı da buna bağlı olarak genişleyecektir. Örneğin, küçük bir işletmenin yalnızca basit satın alma, satış ve envanter yönetimine ihtiyacı olabilirken, büyük bir işletmenin insan kaynakları, finans, üretim ve diğer işlevler gibi daha fazla alanı kapsaması gerekebilir. Dolayısıyla ERP sisteminin kapsamı işletme büyüklüğü, sektör farklılıkları gibi faktörlerle ilişkilidir.

İkinci olarak bellek, ERP sisteminin bellek ve veri işleme yeteneklerini ifade eder. Bir ERP sisteminin kapsamı arttıkça, işlemesi gereken verilerin miktarı ve karmaşıklığı da buna bağlı olarak artacaktır. Bu nedenle ERP sistemlerinin hafızası özellikle önem kazanmaktadır. Etkili bir ERP sistemi, büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde işleyebilmeli ve veri toplama, analiz ve işlemeyi otomatikleştirebilmelidir. Bu, işletmenin yönetim verimliliğini büyük ölçüde artırabilir ve hataların ortaya çıkmasını en aza indirebilir.

Ancak ERP sisteminin büyüklüğü ile hafıza arasındaki ilişki tek yönlü değildir. ERP sistemi ne kadar büyük olursa, belleğinin desteklemesi gereken veri hacmi ve karmaşıklığı da o kadar fazla olur. Aksine, verimli bir ERP sistemi aynı zamanda şirketin yönetim yetenekleri üzerinde de olumlu bir etkiye sahip olacak ve şirketin daha fazla iş ve yönetim sorununu daha iyi ele almasına olanak tanıyacaktır.

Sonuçta ERP sisteminin genliği ve belleği birbirini etkiler. Makul bir ERP sistemi tasarımı, ikisi arasındaki dengeyi hesaba katabilir ve böylece işletmenin yönetim verimliliğini ve rekabet gücünü büyük ölçüde artırabilir. Bu nedenle işletmelerin bir ERP sistemi tasarlarken ve seçerken kendi ihtiyaçlarına uygun bir sistem uyarlaması ve aynı zamanda sistemin hafızasını ve veri işleme verimliliğini artırmaya odaklanması gerekir. Hafızamızı geliştirmemiz gerektiği görülebilir. Cistanche hafızayı önemli ölçüde geliştirebilir çünkü et ezmesi birçok benzersiz etkiye sahip geleneksel bir Çin tıbbi malzemesidir ve bunlardan biri hafızayı geliştirmektir. Kıymanın etkinliği içerdiği asit, polisakkaritler, flavonoidler vb. gibi çeşitli aktif bileşenlerden gelir. Bu bileşenler beyin sağlığını çeşitli şekillerde geliştirebilir.

Kısa Süreli Belleği Nasıl Geliştirebileceğinizi Bilin'e tıklayın

Fark dalgası için bu gecikme penceresi CDA'dır. Kontralateral ve ipsilateral denemelerden elde edilen gecikme süresi sinyalleri, üç yollu tekrarlanan ölçümlü ANOVA ile analiz edildi (yanallık, homojenlik ve yük faktörleriyle; uygun şekilde post hoc takip testleri ile. CDA'lar, iki yönlü tekrarlanan ölçümlerle analiz edildi) -ANOVA'yı konu içi homojenlik ve yük faktörleriyle ölçer. Önemli etkileşimler durumunda, her set boyutunda homojen ve heterojen bellek setleri arasındaki CDA'ları karşılaştırmak için post hoc testler yapıldı.

Ek olarak, iki olası karıştırıcı faktörün etkilerini değerlendirmek için iki analiz seti gerçekleştirdik. Uyaran kategorisinin olası etkilerini değerlendirmek için CDA'ları heterojen bloklardan 1O'ya karşı 1C'ye karşı 1L denemeleri için karşılaştırdık. Olası blok düzeyindeki faktörleri değerlendirmek için (örneğin, heterojen ve homojen bloklar sırasında farklı stratejiler benimsenirse), homojen bloklardan 10 denemeden elde edilen CDA'ları, heterojen bloklardan 10 denemeden CDA'larla karşılaştırdık.

Aynı analiz prosedürleri, numune dizisi başlangıcından 200 ms sonra başlayan 500 ms'lik bir pencerenin ortalaması alınarak tanımlanan numune sunum döneminden elde edilen veriler üzerinde de gerçekleştirildi.

Sonuçlar

Davranışsal sonuçlar

Şekil 1B'nin incelenmesi, yük 3 ve 5'te k tahminlerinin heterojen bellek kümeleri için homojen bellek kümelerinden daha yüksek olduğunu göstermektedir; bu, tekrarlanan ölçümler ANOVA'sındaki homojenlik yük etkileşimi ile doğrulanan bir etkidir (F(2,54)=11.995) , s, 0.001). Takip eşleştirilmiş t testleri, set boyutu 1'de (t(27)=1.496, p=0.147) homojen ve heterojen denemeler arasında bir fark bulamadı, ancak heterojen için anlamlı derecede daha yüksek değerler set boyutları 3 ve 5'te homojen denemeler (t değerleri. 4,057, p değerleri, 0,001).

ERP sonuçları

Kontralateral ve ipsilateral dalga formları. Uyaran-sunum periyodu için, kontralateral ve ipsilateral elektrotlardaki sinyal, belirlenen boyutla monoton bir şekilde arttı (Şekil 2A, B), üç yönlü ANOVA, yanallık, yük ve homojenliğin üç yönlü etkileşimini tespit etti (F(1, 23) = 11.470, s=0.0025). Kontralateral elektrotlarda, homojenliğin ve set boyutunun ana etkilerinin her ikisi de anlamlıydı (F değerleri . 6,228, p değerleri, 0,02) ve faktörler etkileşime girmedi (F(2,46) {{16} }.055, p=0.140). İpsilateral elektrotlarda, ayarlanan boyut etkileşimine göre bir homojenlik olmasına rağmen (F(2,46)=3.717, p=0.031), post hoc t-testleri homojen elektrotlar arasında herhangi bir fark bulamadı. ve belirlenen herhangi bir boyuttaki heterojen bloklar (t değerleri, 1,695, p değerleri 0,104.). Karşı elektrotlarda 1O, 1C ve 1L denemelerinin karşılaştırılması için (Şekil 3A), tek yönlü ANOVA bir ana etki buldu (F(2,46)=4.758; p=0. 013), post hoc t testleri 1O denemenin genlik açısından 1L denemeden önemli ölçüde daha büyük olduğunu (t(23)=3.245, p=0.004) ve sayısal olarak 1C denemeden daha büyük olduğunu gösterir (t (23)=1.953, p=0.063) ve 1C ve 1L denemeleri farklı değildi (t(23)=0.815, p=0.423 ). Aynı taraftaki elektrotlarda 1O, 1C ve 1L denemeleri için tek yönlü ANOVA, herhangi bir fark olduğuna dair kanıt bulamadı (F(2,46)=2.040; p=0.412). Homojen ve heterojen çalışmalarda 10 denemeden alınan örnek sunum değerlerinin karşılaştırılması herhangi bir farka dair kanıt vermedi (t değerleri, 0,635, p değerleri 0,434; Şekil 3B).

Gecikme süresi sinyali ayrıca kontralateral ve ipsilateral elektrotlarda monoton bir şekilde arttı (Şekil 2C), üç yönlü bir ANOVA, homojenliğin ana etkisini anlamlılığa yaklaşan bir şekilde gösterir (F(1,23)=3.723, p)=0.066) ve yanallık ile yük arasında iki yönlü bir etkileşim (F(2,46)=9.449, p, {{20}} .001), çıkarıldığında CDA'yı üreten kontralateral ve ipsilateral sinyaller arasındaki farkları yansıtan etkiler. İkili karşılaştırmalar, sinyallerin 1 ve 3 ayarlı boyutlarında homojen ve heterojen bloklarda daha büyük olduğunu (t değerleri . 2,175, p değerleri, 0,039), ancak ayar boyutu 5'te (t değerleri, 0,586, p değerleri 0,326) karşılaştırılabilir olduğunu gösterdi. 1O, 1C ve 1L denemelerinin karşılaştırılması için (Şekil 3A), tek yönlü ANOVA'lar kontralateral veya ipsilateral elektrotlarda farklılıklara ilişkin hiçbir kanıt bulamadı (F değerleri, 1,204, p değerleri 0,309). 10 denemeden elde edilen gecikme süresi sinyali, hem kontralateral (t(23) = 1.475, p=0.153) hem de aynı tarafta (t) heterojen bloklara karşı homojen bloklarda sayısal olarak ancak anlamlı düzeyde daha yüksekti. (23)=1.793, p=0.086) elektrotlar (Şekil 3B).

Kontralateral eksi ipsilateral fark dalgaları. Uyaran-sunum dönemi için, fark dalgaları her iki bellek koşulunda da monoton bir şekilde arttı (iki yönlü ANOVA; ayarlanan boyutun ana etkisi: F(1,46) = 13.5043, p, { {26}}.001) ve genellikle homojen denemelerde büyüklük olarak heterojen denemelere göre daha büyüktü (homojenliğin ana etkisi: F(1,23)=11.47, p=0.003), etkileşim anlamlılığa yaklaşıyor (F(2,46)=2.703, p=0.078; Şekil 2A, B). Post hoc t-testleri, ayar boyutu 1 ve 3'te farklılıklar ortaya çıkardı (t değerleri .2,912, p değerleri, 0,008), ancak ayar boyutu 5'te fark yoktu (t(23)=0.923, p=0 .336). Tek yönlü ANOVA'lar, 1O, 1C ve 1L denemeleri arasında (F(2,46)=2.125, p=0.131; Şekil 3A) veya 1O denemeleri arasında hiçbir fark olduğuna dair kanıt bulamadı. homojen ve heterojen bloklar (t(23)=1.475, p=0.785; Şekil 3B).

Gecikme süresi (yani CDA'lar) için fark dalgaları her iki bellek koşulunda da monoton bir şekilde arttı (iki yönlü ANOVA; ayarlanan boyutun ana etkisi: F(2,46) = 9.499, p, {{5} }.001), ancak homojenlik açısından farklılık göstermediler (F(2,46)=0.149, p=0.703) ve iki faktör etkileşime girmedi (F(2,46) )=0.559, p=0.576; Şekil 2C). Tek yönlü ANOVA'lar 1O, 1C ve 1L denemeleri arasında (F(2,46)=0.155, p=0.857; Şekil 3A) veya homojen ve 1O denemeleri arasında hiçbir fark bulamadı. heterojen bloklar (t(23) = 0.183, p=0.857; Şekil 3B).

Ara tartışma

Deney 1'den elde edilen davranışsal sonuçlar, 3 ve 5 numaralı set boyutlarında homojen bellek kümeleri için heterojen bellek kümelerinden daha düşük k değerleri ortaya çıkardı. Bu model, homojenliği de manipüle eden önceki çalışmalardan elde edilen sonuçlarla tutarlıdır (Gosseries ve diğerleri, 2018; Cai ve diğerleri. , 2020) ve aynı sayıda öğeyi içeren homojen bellek kümelerine göre bağlam bağlama konusunda daha az talepte bulunan bir durum (heterojen bellek kümeleri) yaratma niyetimizle tutarlıdır. Ancak bağlam bağlamaya ek olarak, başka faktörler de heterojen bellek kümelerinde üstün performansı açıklayabilir. Birincisi, çalışma belleğinde tutulan uyarıcı özelliklerinin ayırt edilebilirliği, öğeler arası benzerlik nedeniyle homojen bellek kümelerinde daha düşük olabilir. Ayrıca, özellik ayırt edilebilirliğindeki bu fark, yalnızca denemeler, deney 1'de olduğu gibi uyaran türüne göre engellendiğinde daha da artacaktır. Bunun nedeni, homojen bellek kümelerine sahip blokların daha yüksek düzeyde sürekli proaktif girişim üretmesinin beklenmesidir (Wickens ve ark. 2012). , 1963). Bununla birlikte, performansın iki koşuldaki 10 denemede aynı olduğu gerçeğinin, proaktif müdahalenin farklı etkilerine ilişkin kanıtların görülmemesi olduğunu not ediyoruz. Bununla birlikte, bu özel karışıklığı gidermek için deney 2'de aralıklı homojen ve heterojen denemeler yapıldı.

İlgili ERP verilerine dönersek, hem kontralateral hem de ipsilateral elektrotlardan gelen gecikme süresi sinyali, homojen denemelerde heterojen denemelere göre daha yüksekti. Bu, maddeyi akılda tutmanın dışında bazı zihinsel işlemlerin homojen denemeler tarafından gerçekleştirildiğini göstermektedir. (Bu fark, yalnızca aynı taraftaki elektrotlarda anlamlılığa yaklaşsa da, 1O denemeleri arasında sayısal olarak da mevcuttu.) Birincil teorik ilgi açısından, CDA'yı oluşturmak için gerçekleştirilen kontralateral-ipsilateral çıkarma, sinyallerdeki koşullar arası farkları ortadan kaldırdı. Bu nedenle, heterojenlik manipülasyonunun kontralateral ve ipsilateral elektrotlardan gelen sinyalleri eşit şekilde etkilemesi gerçeği, CDA'nın yük duyarlılığının bir kısmının bağlam bağlamadaki yüke bağlı farklılıkları yansıtması olasılığı ile tutarsızdır.

İlginç bir şekilde (ve beklenmedik bir şekilde), uyarı sunumu sırasında kontralateral elektrotlarda genlikler homojen denemelerde heterojen denemelere göre daha yüksekti ve bu etki aynı zamanda fark dalgasında da güçlüydü. Bu, homojen durumda daha fazla olduğu varsayılan bağlam bağlamayla ilgili işlemlerin öncelikle kodlama sırasında devreye girebileceği olasılığını artırır. Bu sonuçla ilgili olası endişelerden biri, tasarımımızın homojenliği uyarıcı kategorisiyle karıştırmasıdır; yani homojen denemeler yalnızca yönlendirme uyaranları olarak kullanılmıştır. [Aslında, CDA'nın yönelimler için diğer uyaran kategorilerine göre daha yüksek olabileceği daha önce bildirilmişti (Woodman ve Vogel, 2008).]. Bu nedenle, örnek sunum sinyalinin kontralateral elektrotlarda (Şekil 3A) 1O denemeleri için (1C ve 1L'ye karşı) en yüksek olması gerçeği, örnek sunum verilerinde gözlemlenen modelin uyaran nedeniyle olabileceği olasılığını göz ardı edemeyeceğimiz anlamına gelir. Bağlam bağlayıcı taleplerden ziyade etkiler. Bu bulguyu tekrarlama ve netleştirme ihtiyacı, deneyin 2 nedenlerinden biriydi.

Deney 1'de CDA için boş bulgu, bunun IPS'den gelen gecikme süresi fMRI sinyaliyle doğrudan karşılaştırılamayacağını göstermektedir (Gosseries ve diğerleri, 2018; Cai ve diğerleri, 2020), bu da yorumu karmaşıklaştırabilir. daha önceki etkili fMRI çalışmalarından (Todd ve Marois, 2004; Xu ve Chun, 2006). Bu sonucun ikinci bir deneyde tekrarlanmasının önemli olmasının bir başka nedeni de budur. Ek olarak, heterojen bellek kümeleri için daha düşük kapasite tahminlerini hangi faktör veya faktörlerin açıklayabileceği konusundaki belirsizliği gidermek için (Şekil 1B; yani bağlam bağlama ve ayırt edilebilirlik), deney 2 için, geri çağırmayı geciktirerek görevi değiştirdik (ör. , "gecikmiş tahmin"). Bu, bellek kesinliğinin (ayırt edilebilirlikle daha güçlü bir şekilde ilişkilendirilen bir ölçü) ve yanlış bağlamanın (bağlam bağlama başarısızlıklarının bir dizini olarak yorumlanabilir) tahmin edilmesine olanak tanır. Verileri bir karışım modeli (Bays ve diğerleri, 2009) ve hedefin karıştırılabilirlik rekabeti (TCC) modeli (Schurgin ve diğerleri, 2020) olmak üzere iki modelle analiz etmeyi planladık çünkü bu modellerin farklı teorik çalışmalar yaptığına dikkat çekildi. varsayımlara dayanır ve farklı sonuçlar doğurabilir (Williams vd., 2022).

Deney 2

Malzemeler ve yöntemler

Otuz bir sağ elini kullanan gönüllü (20 kadın; yaş aralığı, 19-26; ortalama yaş, 19,9 yıl; SD, 2,04) ücret karşılığında (Renminbi (RMB), 30/saat) EEG deneyine katılmıştır. Biri zayıf davranış performansı nedeniyle analizlerin dışında bırakıldı ve sonuçta 30 puanla sonuçlandı. Tüm denekler, Kurumsal İnceleme Kurulu tarafından onaylanan prosedürlere göre yazılı bilgilendirilmiş onam verdi. Deneklerin normal veya normale düzeltilmiş görüşü vardı, EEG için kontrendikasyon yoktu ve bildirilmiş nörolojik veya psikiyatrik hastalık öyküsü yoktu. Ek olarak, 34 bağımsız denek (24 kadın; yaş aralığı, 18-34 yıl; ortalama yaş, 21,4 yıl; SD, 4,02), oryantasyon yamaları, renk yamaları ve parlaklık yamalarını içeren uyaranlarla üç psikofiziksel benzerlik görevini tamamlamak üzere işe alındı. EEG deneylerinde kullanılan uyaran aralığı. Ortaya çıkan veriler, TCC modelini (Schurgin ve diğerleri, 2020) EEG deneyinin davranışsal sonuçlarına uyarlarken kullanılan psikofiziksel benzerlik ölçümlerini hesaplamak için kullanıldı.

Uyaranlar ve prosedür

Gecikmeli hatırlama görevi. Her blokta her biri 1O, 1C ve 1L denemeleri, 120 3O denemeleri ve 120 1O1C1L denemelerinden oluşan 120 deneme yer alıyordu. Numune görüntülerinin mekansal düzenlemesi (1O1C1L denemelerinde herhangi bir kategorinin olası üç konumdan herhangi birinde görünebilmesi hariç) ve işaretten olaya kadar olan olayların zamanlaması gibi tüm uyaranlar deney 1'dekiyle aynıydı. gecikme. 900 ms'lik gecikmeden sonra geri çağırma, örnek uyaranlarla aynı boyutta olan ve bir halkayla (yani "tepki tekerleği") birlikte uyaran setindeki öğelerden birinin konumunu kaplayan dairesel bir yamanın başlamasıyla başlatıldı. dış kenarının yarıçapı 9,2 derece ve genişliği 2 derece olan ve merkezi sabitlemede bir imleç bulunan.

Geri çağrılacak öğenin kategorisinin tüm olası değerleri tepki çarkı çevresinde sürekli olarak değişiyordu. Yönlendirme için bu, 9 derecelik artışlarla yönelimi 0 ila 171 derece arasında değişen 20 eşit aralıklı siyah çubuklar (0.05 derece 1,8 derece) olarak işlendi; renk ve parlaklık için bu, eşit aralıklı 180 değer olarak işlendi (sırasıyla dairesel bir renk tekerleği veya beyazdan siyaha doğrusal bir ilerleme oluşturuyor). Oryantasyon tepki çarkı, gecikme sırasında tepki planlamasını caydırmak için denemeden denemeye tahmin edilemeyecek şekilde değişiyordu. Geri çağırma ekranının başlangıcında, test edilen kategorinin rastgele bir değeri ile uyaran yaması belirdi ve denek bilgisayar faresi aracılığıyla imleci hareket ettirmeye başlar başlamaz, uyaran yaması yanıt üzerindeki konuma karşılık gelen değeri aldı. imlece en yakın olan tekerleği seçin.

Uyaran yamasının değeri, denek imleci yanıt tekerleği üzerindeki bir konuma konumlandırıp fareyi tıklatarak yanıtını kaydedene kadar imlecin konumuyla gerçek zamanlı olarak değişti. Yanıt penceresi, araştırma başlangıcından 300 ms sonra başladı ve 4 saniye sürdü, ardından deneme zaman aşımına uğradı. Deney boyunca arka plan ekran rengi griydi ([0.5, 0.5, 0.5]; Şekil 4A). 1O1C1L denemeleri için, yanıt tekerleğinin kimliği geri çağrılacak öğeyi gösterdiğinden, uyaran yamasının konumu tarafından iletilen bilgiyi gereksiz hale getirdiğini unutmayın. Buna bağlı olarak 1O1C1L denemelerinde takas hatası yapılması mümkün olmadı.

Psikofiziksel benzerlik görevleri. Her blok, Schurgin ve arkadaşlarının Likert renk benzerliği deneyine göre yapılandırılmış bir Likert benzerlik deneyinden oluşuyordu. (2020). Her denek rastgele sırayla üç bloğu tamamladı. "Renk benzerliği" bloğunda denekler, 1'den (en az benzer) 7'ye (en çok benzer) kadar değişen bir Likert ölçeğinde eşzamanlı olarak sunulan iki renk yamasının benzerliğini değerlendirdi. Renkler, mevcut çalışmanın EEG deneysel uyaranları için CIE L*a*b* renk uzayında (L=70, a=20, b {{5) renk çizmek için kullanılan aynı daireden seçilmiştir. }}; yarıçap, 60) ancak daire boyunca eşit olarak dağıtılmış 360 olası renk değerinden oluşuyordu. Her denemenin renk çifti, önce çarktan rastgele bir başlangıç ​​rengi seçilerek ve ardından [0 derece, 5 derece, 10 derece, 20 derece, 30 derece, 40 derece, 50] kümesinden ikinci renge bir ofset seçilerek seçildi. derece, 60 derece, 70 derece, 80 derece, 90 derece, 120 derece, 150 derece, 180 derece]. Başka bir blokta ("parlaklık benzerliği"), denekler iki parlaklık yamasının benzerliğine karar verdi. Parlaklık değerleri, 256 olası RGB değeriyle tam parlaklık aralığından seçildi. Her denemedeki çift, önce rastgele bir başlangıç ​​parlaklığı seçilerek ve ardından [0, 3, 7, 14, 21, 28, 35, 42, 49, 56, 64, 85] kümesinden ikinci parlaklığa bir denge seçilerek seçildi. , 106, 128] RGB alanında. Son blokta ("yönelim benzerliği") denekler iki yönelim yamasının benzerliğine karar verdi. Yönler, 180 olası değerle 180 derecelik alandan seçildi. Her denemedeki çift, ilk önce rastgele bir başlangıç ​​yönelimi seçilerek ve ardından [0 derece, 2,5 derece, 5 derece, 10 derece, 15 derece, 20 derece, 25 derece, 30 derece] kümesinden ikinci yönelime göre bir denge seçilerek seçildi. , 35 derece, 40 derece, 45 derece, 60 derece, 75 derece, 90 derece]. Her bloktan önce deneklere iki örnek bağlamında talimatlar verildi. Bir örnekte, iki renk/parlaklık/yönelim aynıydı (yani ofset=0 ile). Deneklere bu tür denemeleri "7" ile sıralamaları talimatı verildi. Başka bir örnekte, iki renk/parlaklık/yönelim birbirine son derece farklıydı ve deneklere bu tür denemeleri "1" ile sıralamaları talimatı verildi. Deneklere ara denemelerde nasıl tepki vermeleri gerektiği konusunda talimat vermedik. Schurgin ve ark. (2020), deneklere sezgisel görsel benzerliğe dayanarak karar vermeleri talimatı verildi. Ayrıca, uyaranların sözlü olarak ifade edilmesini en aza indirmek için deneme süresi boyunca basit bir kelimeyi ("the") tekrarlamaları talimatını verdik. Her denek, toplam 420 deneme için 140 denemeden oluşan üç bloğu (14 ofset ve 10 tekrar) tamamladı. Denekler görevi kendi hızlarında gerçekleştirdiler ve iki uyaran, onlar bir yanıt verene kadar ekranda kaldı. Yanıtlar, 1'den 7'ye kadar amaçlanan derecelendirmeye karşılık gelen, renk/parlaklık/yönelim uyaranlarının altına çizilen yedi numaralı kareden birine fare tıklanarak yapıldı.

Davranış analizi

Tanımlayıcı istatistikler. Yanıt süresi (RT), araştırmanın başlaması ile fare tıklaması yanıtı arasındaki gecikme olarak tanımlandı ve yanıt hatası, yanıt ile incelenen öğenin değeri arasındaki mesafe (derece cinsinden) olarak tanımlandı. Yanıt vermeyen denemeler tüm analizlerin dışında tutuldu.

Karışım modelleme. 1O ve 1O1C1L denemeleri için yanıt hatası dağılımları, deneklerin hedefi hatırladığı denemelerin oranını (PT) ve rastgele tahminlerin olasılığını (pU) ve yanıtların kesinliğini tahmin eden iki faktörlü bir karışım modeliyle ayarlandı. (Œ). 30 deneme için üçüncü bir faktör olan hedef olmayanların geri çağrılma olasılığı (pN) da modele dahil edildi. Parametreler, MATLAB rutinleri kullanılarak maksimum olabilirlik tahminiyle elde edilmiştir (http://www.bayslab.com adresinde mevcuttur; Bays ve diğerleri, 2009). Homojen ve heterojen denemeler arasındaki bağlam bağlayıcı talep farkının çalışma belleği hatırlamasını nasıl etkilediğini incelemek için tekrarlanan ölçümler tek yönlü ANOVA'lar RT, ham yanıt hatası ve model uydurma parametreleri için ayrı ayrı yapıldı. Model tahminleri için Œ ve pT'ye odaklandık çünkü pU, 1O ve 1O1C1L denemelerinde pT ile oldukça aynı doğrultudaydı (yani, pU 1 pT=1). pN'nin yalnızca 3O denemede tahmin edilebileceğini unutmayın. 30 denemeden tahmin edilen pN, bağlam bağlama etkinliğinin bir ölçüsünü sağlar çünkü bir takas hatası, deneğin incelenen konumda hangi öğenin göründüğünü yanlış hatırladığı bir denemeye karşılık gelir. Bir denek, hatırlama performansının zayıf olması nedeniyle (1O koşulunda tahmin oranı %.50 idi) EEG analizlerinden çıkarıldı ve böylece 30 denek davranışsal analize dahil edildi.

Hedef kafa karıştırıcı rekabet modeli. TCC modeli için öncelikle renk, parlaklık ve yönelim uyaranlarına yönelik psikometrik benzerlik fonksiyonlarını oluşturduk. Bu işlevleri oluşturmak için Likert yanıt verilerini, her denemenin 1'den 7'ye kadar olan derecelendirme puanını gösteren Smin=1, Smax=7 ve Sx ile normalleştirdik ve f(x) şeklinde bir psikofiziksel benzerlik ölçüsü verdik.=(Sx - Smin)/ (Smax - Smin) (Schurgin ve diğerleri, 2020), TCC modelini gecikmeli hatırlamadan elde edilen davranışsal verilere uyarlarken üç uyaran türünün tamamı için ölçülen psikofiziksel benzerlik ölçümlerini dahil etmek için görev. 1O ve 1O1C1L denemeleri için Schurgin ve ark.'da açıklanan TCC modelini kullandık. (2020). 3O denemeleri için Williams ve arkadaşlarının çalışmasında açıklandığı gibi takas hatalarını da tahmin eden TCC plus modelini kullandık. (2022). Ortaya çıkan d9 değerleri her hafıza koşulunda tahmin edildi ve tek yönlü ANOVA ve planlı eşleştirilmiş t testleri ile karşılaştırıldı.

EEG

Veri toplama ve ön işleme. EEG verileri, davranışsal görev performansı sırasında bir 64-kanallı ActiveTwo EEG sistemi (Biosemi; örnekleme hızı 1024 Hz) ile kaydedildi. Ag-AgCl elektrotları 10-20 sistemine göre monte edildi ve kayıt sırasında tüm elektrotların empedansları,5 kV'da tutuldu. Deney 1'dekilerle aynı ön işleme prosedürleri ve hariç tutma kriterleri gerçekleştirildi; sonuç olarak, dört denekten elde edilen veriler hariç tutuldu ve geriye EEG analizlerine dahil edilen 26 denekten oluşan son bir n kaldı.

ERP analizi. Analizler, Biosemi başlığının aynı arka alanları (TP7/8, CP5/ CP6, CP3/4, CP1/2, P1/) kaplamak için 12 elektrotun dahil edilmesini gerektirmesi haricinde deney 1 ile aynı prosedürlerle gerçekleştirildi. P2, P3/4, P5/6, P7/8, P9/10, PO3/PO4, PO7/8, O1/2). Kontralateral ve ipsilateral denemelerden alınan numune sunumu ve gecikme süresi sinyalleri, iki yönlü tekrarlanan ölçümlü ANOVA'larla (lateralite ve hafıza koşulları faktörleriyle (1O, 3O ve 1O1C1L denemeleri) ve post hoc takip testleriyle ayrı ayrı analiz edildi. Fark dalgaları, hafıza koşullarının konu içi faktörleri ile tek yönlü (tekrarlanan ölçümlü ANOVA'lar) ile analiz edildi ve ana etkinin anlamlı olması durumunda ikili testler yapıldı.

Sonuçlar

Davranış

Tanımlayıcı veriler. Ortalama hatırlama hatası 1O deneme için en düşük, 1O1C1L deneme için orta ve 3O deneme için en yüksekti (F(2,58)=172.090, p, {{36} }.001; Şekil 4B), deney 1'in sonuçlarıyla tutarlı bir model. Takip eden ikili testler, 1O denemeleri için hatanın, 1O1C1L denemeleri ve 3O denemeleri (t) için olandan önemli ölçüde daha düşük olduğunu doğruladı. değerler .15,387, p değerleri, 0,001) ve 1O1C1L denemeleri için ortalama hatanın 3O denemelerinden önemli ölçüde düşük olduğu (t(29)=3.381, p=0.002). Ayrıca RT verilerinde deneme türünün ana etkisi vardı (F(2,58)=19.893, p, 0.001), ikili testler 1O ve 1O1C1L denemeleri arasında hiçbir fark olmadığını ortaya çıkardı (t(29) { {43}}.614, p=0.544), ancak her ikisi de 3O denemeden daha hızlıydı (t değerleri 0,5,142, p değerleri, 0,001; Şekil 4B).

Karışım modelleme. Geri çağırma kesinliği tahmini (Œ), 10 deneme için 30 denemeye göre önemli ölçüde daha yüksekti (t(29)=2.441, p=0.021), ancak olmadı 1O1C1L denemelerinden farklıdır (t(29)=0.339, p=0.737). 1O1C1L denemelerindeki hatırlama kesinliği, 3O denemelerindekinden sayısal olarak daha yüksekti (t(29) {{20}}.723, p=0.095; Şekil 4C). 1O denemelerindeki pT, her iki üç maddeli deneme türünden de önemli ölçüde yüksekti (t değerleri .8,508, p değerleri, 0,001) ve 1O1C1L ve 3O denemeleri farklı değildi (t(29) )=0.327, p=0.746; Şekil 4C). 3O denemesi için pN 0,175 (SD, 0,172) ve pN değerleri anlamlı derecede 0,0 (p, 0,001) idi.

TCC modellemesi. Tek yönlü bir ANOVA, d9 (F(2,58)=101.068, p, 0 ile indekslendiği üzere, ayırt edilebilirlik açısından deneme türünün ana etkisini doğruladı.{{31 }}01). Eşleştirilmiş t testleri, 1O denemeleri için d9'un, 1O1C1L ve 3O denemelerinden önemli ölçüde daha büyük olduğunu (t değerleri 0,9,391, p değerleri, 0.{{40}}01) ve sayısal değerlerin 1O1C1L göreceli 3O denemeleri için d9'un üstünlüğü anlamlılığa yaklaştı (t(29)=1.884, p=0.069; Şekil 3D). 3O denemelerinde pN 0,192 (SD, %0,338) idi. Bu dağılım pozitif olarak çarpık olduğundan ve dolayısıyla normallik varsayımını ihlal ettiğinden (k değerleri=0.5, p, 0.001), pN dağılımının medyanının anlamlı olduğunu belirlemek için Wilcoxon işaretli sıra testi kullandık ( z=4.7821, s, 0,001).

ERP genliği

Kontralateral ve ipsilateral dalga formları. Uyaran sunumu sırasında, hem kontralateral hem de ipsilateral ERP'ler, hafıza durumu (Şekil 5A, B, sol paneller) tarafından modüle edildi; iki yönlü ANOVA, lateralite ve hafıza durumu arasında önemli bir etkileşimi tespit etti (F(2,50) )=3.647, p=0.033). Tek yönlü ANOVA, kontralateral elektrotlarda ERP'lerin bellek koşullarına göre farklılık gösterdiğini buldu (F(2,50)=19.605, p, 0.001 ) ve bir post hoc test, ERP'lerin 1O denemelerde en küçük, 1O1C1L denemeleri için orta ve 3O denemeler için en büyük olduğunu buldu (1O vs 3O, 1O1C1L vs 3O: t değerleri . 5,199, p, 0,001; 1O vs 1O1C1L: t(25) ) =2.129; p=0.043). Aynı taraftaki elektrotlarda desenler benzerdi (F(2,50)=8,929, p , 0,001; 1O vs 3O, 1O1C1L vs 3O: t değerleri 0,3,154, p , 0,004; 1O vs 1O1C1L: t( 25) =2.221; p=0.036). Karşı elektrotlarda 1O, 1C ve 1L denemelerinin karşılaştırılmasında, uyaran alanının (F(2,50)=6.768, p=0.003) ana etkisi vardı; genliğin 1C denemeleri için 1O ve 1L denemelerine göre daha az negatif olduğunu (t değerleri 0,3,008, p değerleri, 0,006) ancak 1O ve 1L denemeleri arasında farklılık göstermediğini gösteren eşleştirilmiş t testleri (t(25) {{84} }.221, p=0.827). Aynı taraftaki ERP'lerde hiçbir farklılık bulunmadı (F(2,50)=0.992, p=0.378; Şekil 6A, B, sol ve orta paneller).

Gecikme süresi boyunca, iki yönlü ANOVA, yanallık ve hafıza durumu arasında önemli bir etkileşimi ortaya çıkardı (F(2,50)=5.478, p=0.0 07). Kontralateral dalga formları için tek yönlü ANOVA, hafıza durumunun önemli bir ana etkisini ortaya çıkardı (F(2,50) {{10}}.884, p, 0.001 ), takip ikili karşılaştırmaları 3O ve 1O1C1L denemeleri için gecikme süresi sinyallerinin 1O denemelerine göre önemli ölçüde daha negatif olduğunu gösterir (t değerleri (25) . 4,0, p değerleri, 0,001). Ek olarak ve özellikle teorik olarak ilgi çekici olan, gecikme süresi sinyalinin 3O denemeleri için 1O1C1L denemelerine göre önemli ölçüde daha negatif olmasıydı (t(25)=3.022, p = 0.006). İpsilateral dalga formları için model benzerdi: tek yönlü ANOVA, hafıza durumunun (F(2,50)=7.295, p=0.002) ve takip eden ikili karşılaştırmaların önemli bir ana etkisini ortaya çıkardı gecikme süresi sinyalinin 3O ve 1O1C1L denemeleri için 1O denemelerine göre önemli ölçüde daha negatif olduğunu (t değerleri(25) . 2,0, p değerleri, 0,05) ve 3O denemeleri için trend seviyesinde 1O1C1L denemelerine göre daha negatif olduğunu gösterdi (t(25)=1.731, p=0.094; Şekil 5C, sol ve orta paneller). 1O, 1C ve 1L denemelerinin karşılaştırılması için, yalnızca kontralateral dalga formları uyaran alanı (F(2,50)=5.374, p=0.008) tarafından modüle edildi ve takip yapıldı. 1L denemeleri için genliğin 1O ve 1C denemelerinde daha negatif olduğunu (t değerleri 0,2,796, p değerleri, 0,010) ve 1O ve 1C denemelerinin farklı olmadığını (t(25)=1 gösteren eşleştirilmiş t testleri. 005, s=0.324). İpsilateral dalga formları için, tek yönlü ANOVA, uyaran alanına göre herhangi bir farklılık olduğuna dair hiçbir kanıt ortaya koymadı (F(2,50)=1.696, p=0.194; Şekil 6C, sol ve orta paneller) ).

Kontralateral eksi ipsilateral fark dalgaları. Uyaran-sunum dönemi için, tek yönlü ANOVA, bellek durumunun ana etkisini ortaya çıkardı (F(2,50)=3.647, p=0.033). Eşleştirilmiş t testleri, 1O ve 1O1C1L denemeleri (t(25)=0.482, p=0.634) arasında bir fark olduğuna dair hiçbir kanıt bulamadı; 3O denemelerinin genlik açısından 1O'dan daha büyük olduğuna dair anlamlılığa yaklaşan kanıtlar denemeler (t(25)=2.019, p=0.054) ve 3O denemelerin genlik açısından 1O1C1L denemelerinden daha büyük olduğuna dair kanıt (t(25)=2.400, p { {32}}.024; Şekil 5A, B, sağ paneller). 1O, 1C ve 1L denemelerinin karşılaştırılması için tek yönlü ANOVA, uyaran alanları (F(2,50)=11.594, p=0.0025) arasında önemli farklılıklar buldu; 1C denemelerinde genliklerin 1O ve 1L denemelerine göre daha düşük olduğunu (t değerleri 0,3,483, p değerleri, 0,002) ancak 1O ve 1L denemeleri arasında farklılık göstermediğini gösteren yukarı eşleştirilmiş t testleri (t(25) {{57 }}.433, p=0.164; Şekil 6B, sağ panel).

Gecikme süresi (yani CDA'lar) için, tek yönlü ANOVA, bellek koşulunun (F(2,50)=5.478, p=0) ana etkisini ortaya çıkardı. {39}}07), eşleştirilmiş t-testleri, 3O denemeleri için CDA'nın genlik açısından 1O denemelerinden daha büyük olduğunu (t(25)=4.102, p, 0.001) ve 1O1C1L'ye karşı 1O olduğunu gösterir. deneme farkı anlamlılığa yaklaştı (t(25)=1.923, p=0.066); kritik olarak, 3O ve 1O1C1L denemeleri için CDA'lar farklılık göstermedi (t(25)=1.101, p=0.282; Şekil 5A, C, sağ paneller). 1O, 1C ve 1L denemelerinin karşılaştırılması için tek yönlü ANOVA herhangi bir farka ilişkin kanıt bulamadı (F(2,0.50)=2.069, p=0.137; Şekil 6C, sağ panel).

Ara tartışma

Deney 2'deki davranışsal verilerdeki tanımlayıcı modeller, deney 1'dekileri kopyaladı: bir yük etkisi ve homojen denemelere göre heterojen üzerinde -3 yükünde üstün performans. Ayrıca, bu verilere uyduğumuz iki modelin tahminleri, bu heterojenlik etkisinin altında yatan faktörler konusunda genel olarak fikir birliğine vardı: her ikisi de 3O denemelerinde (takas hataları şeklinde) bağlam bağlamanın rolüne dair açık kanıtlar ve maddeler arası için şüpheli kanıtlar üretti. girişim [hassasiyet (karışım modeli) ve d9 (TCC), 1O1C1L denemeleri için sayısal olarak daha yüksekti, ancak her iki ölçüm için de anlamlılık eşiğine ulaştı. Bu, uyaranımızın homojenlik manipülasyonunun bağlam bağlama konusundaki değişen taleplerde başarılı olduğuna olan güvenimizi artırır.

ERP bulguları ayrıca deney 1'de gözlemlenen genel kalıpları hem numune sunumu sırasında hem de gecikme süresi boyunca kopyaladı. Orijinal sorumuzun birincil önemi, gecikme süresi sinyalinin 3O denemeleri için 1O1C1L denemelerinden daha büyük olmasına rağmen, bu hem kontralateral hem de ipsilateral elektrotlar için doğruydu ve çıkarma sonrasında ortaya çıkan CDA'lar iki deneme türü arasında farklılık göstermedi. Bu nedenle, deney 2'den elde edilen sonuçlar, CDA'nın WM görevlerinin bağlam bağlayıcı taleplerini endekslemediği sonucuna daha fazla destek vermektedir.

Uyaran sunumu sırasında yine gecikmeden farklı bir model gözlemledik: 3O. Kontralateral ve ipsilateral elektrotlarda gözlenen 1O1C1L farklılıkları, kontralateral – ipsi çıkarma işleminden sonra da varlığını sürdürdü. Ayrıca, deney 2'deki 1O, 1C ve 1L denemelerinin karşılaştırılmasından elde edilen sonuçlar, 3O ve 1O1C1L karşılaştırmalarının sonuçlarının uyarıcı etkilerinden kaynaklanabileceği endişesini hafifletmektedir: yalnızca kontralateral dalga biçimi, uyarıcı alanı tarafından modüle edilmiştir ve bu, 1L denemelerinin genliği 1O ve 1C denemelerinden daha negatifti. Dolayısıyla deney 2, EEG'deki bağlam bağlamayla ilgili aktivitenin, uyaran kodlama sırasında en belirgin olabileceği ihtimaline güç katıyor.

Genel Tartışma

İki deneyde performansı, bağlam bağlama konusundaki talepleri değiştiren bir manipülasyon olan heterojen ve homojen bellek kümeleriyle karşılaştırdık. Her iki deneyden elde edilen davranışsal sonuçların genel modeli, birden büyük yükler için performansın, homojen bellek kümelerine göre heterojen bellek kümeleriyle daha üstün olduğunu gösterdi. Her ne kadar bu fark, homojen denemelerde, heterojen denemelere göre daha güçlü gecikme süresi ERP sinyallerine yansımış olsa da, bu, ipsilateral ve kontralateral elektrotlar için eşit derecede doğruydu ve iki durum arasında farklılık göstermeyen CDA'larla sonuçlandı. Yaklaşımımızda yer alan bazı varsayımları değerlendirdikten sonra, CDA'nın yorumlanması ve daha genel olarak VWM'yi anlamamız açısından sonuçlarımızın çeşitli sonuçlarını tartışacağız.

Homojenlik manipülasyonu

Sübjektif deneyim bize, bir nesneyi görsel olarak algılayıp tanıdığımızda, onun hem kendimizle hem de sahnedeki diğer nesnelerle ilgili olarak nerede bulunduğunu da her zaman kaydettiğimizi söyler. Aslında bir öğenin konumunun kodlanması otomatik ve zorunlu olabilir (Logan, 1998). Ancak buna rağmen, WM'ye kodlandıktan sonra bir maddenin bireysel özelliklerinin vurgulanabileceğine veya vurgusunun azaltılabileceğine dair kanıtlar da mevcuttur (Marshall ve Bays, 2013). Aslında prosedürümüzün mantığı şuydu; 1O1C1L veya 2O2C1L dizisindeki öğelerin her biri zorunlu olarak farklı bir konumu işgal edecek olsa da, bellek sondasının (deney 1) veya geri çağırma tekerleğinin (deney 2) doğası, veri toplama teşvikini en aza indirecektir. denekler, her bir öğe ile denemeye özgü konumu arasındaki bağı koruyacaktır. Birincisi, sondanın/tekerleğin konumu her zaman test edilen öğenin uyaran kategorisiyle uyumluydu; bu, öznel bir perspektiften bakıldığında, bir öğenin konumunun "hatırlanması gerekmediği" anlamına geliyordu çünkü yargılama sonunda temsil edilecektir. İkincisi, her denemede test edilen uyarıcı özelliği açıkça sonda/tekerlek içinde yer aldığından, sonda/tekerleğin konumunun kesme işlevi gereksizdi.

Tasarımımızın bir sonucu, biraz paradoksal olarak, bağlam bağlamadaki başarısızlıkların ayırt edici özelliği olan bir etkinin yorumlanabilirliğini vurgulamamasıdır: takas hatası. Yani, homojen denemelerdeki takas hata oranı, bağlam bağlamadaki başarısızlıkların bir göstergesi olarak alınabilse de, heterojen denemelerle karşılaştırmak için kullanılamaz çünkü ikinci durumda takaslar mümkün değildir. (Aslında bu nedenle, bazı heterojen denemelerde deneklerin öğeleri yanlış yere bağlamış olma olasılığını da göz ardı edemeyiz.) Ayrıca, takas hata oranlarını değerlendirirken bağlam bağlayıcılık düzeyine duyarlılıklarının da dikkate alınması önemlidir. talepler diğer faktörlere göre değişecektir. Örneğin, uyaran ayarlı homojenlik manipülasyonunu da kullanan bir fMRI çalışmasında (3 M vs 1 M 1 1M2C), homojen durumdaki takas hatası oranı ihmal edilebilecek kadar küçüktü. Her ne kadar bu sonuç, homojenlik manipülasyonunun başarısızlığı olarak yorumlanabilse de, alternatif bir olasılık, 3 M denemesinde deneklerin bağlam bağlamaya yönelik artan talepleri karşılamak için daha yüksek düzeyde bilişsel kontrol elde etmeleriydi. Bu alternatifle tutarlı olarak, yalnızca 3 M denemesi, WM kontrolüyle ilişkili frontoparietal bölgelerde belirgin şekilde daha yüksek bir gecikme süresi sinyali üretti (Gosseries ve diğerleri, 2018).

Çıkarımlar

Bu iki deneyden elde edilen sonuçlar birlikte, WM ile ilgili aktiviteye ilişkin ERP ölçümleri hakkındaki kritik bir soruyu yanıtlıyor ve birkaç yeni soruyu gündeme getiriyor.

CDA, homojen bellek kümelerinde çoğaltılan "temsili olmayan faktörleri" yansıtmaz

Tipik olarak CDA, bellek dizilerindeki tüm öğelerin aynı kategoriden seçildiği, renklerin açık ara en yaygın kullanılan olduğu denemelerden türetilir. Bu tür homojen hafıza kümelerinde küme boyutu arttıkça, uyarıcı temsili dışındaki faktörlere yönelik artan talepler, artan zorluğa katkıda bulunur. Bu, burada sunulan verilerde, 3O denemelerinde 1O1C1L denemelerine göre daha kötü gecikmeli tanıma performansı ve deney 1'deki 2O2C1L denemelerine göre 5O denemelerinde daha kötü gecikmeli tanıma performansı ve 3O denemelerinde deney 2'de 1O1C1L denemelerine göre daha kötü gecikmeli hatırlama performansıyla gösterilmiştir. Karşılaştırılabilir faydalar Uyarı seti heterojenliğinin etkileri, renkler ve yönelimlere karşı sadece renkler (Olson ve Jiang, 2002), yüzler ve sahnelere karşı sadece yüzler veya sadece sahneler (Cohen ve diğerleri) gibi diğer uyaran sınıflarını kullanan önceki çalışmalarda da rapor edilmiştir. , 2014) ve hareket yönleri ve renklere karşı sadece hareket yönleriyle (Gosseries ve diğerleri, 2018). Davranıştaki bu kalıplara rağmen, bu iki duruma ilişkin CDA'larda farklılıkların bulunmaması, bu araştırmayı motive eden, yani CDA'nın, bilginin aktif olarak tutulması dışındaki bilişsel süreçlerin işleyişini kısmen indeksleyebileceği yönündeki önermeyi desteklememektedir. WM.2'deki madde kimlikleri Bunun yerine, mevcut bulgular Hakim ve ark.'nın bakış açısıyla tutarlıdır. (2019, s. 238), "CDA, nesne dosyalarının aktif bakımını, gözlemcilerin görsel nesnelerle ilişkili özellikler ve etiketler topluluğunu entegre etmesine olanak tanıyan öğe tabanlı temsilleri izler." Bu kavramsallaştırma için önemli olan, "...nesne dosyalarının epizodik temsili belirli bir zaman ve yere sabitlediği ve bir nesne dosyası tarafından birbirine bağlanan belirli özellik değerlerinden farklı olduğu" varsayımıdır. Hakim ve diğerleri. (2019, s. 537). Burada sunulan sonuçlar, bu ayrımın tek özellikli nesneler için bile geçerli olabileceğini düşündürmektedir, çünkü CDA'nın heterojenlik manipülasyonuna karşı duyarsızlığına rağmen, davranışsal sonuçlarımız (trend düzeyinde) yönlendirilmiş bir nesnenin kesin özellik değerinin temsilinin önerildiğini öne sürmektedir. -bar uyaranı, heterojen denemelere göre homojende bozuldu. Bu nedenle CDA, çalışma belleğinde tutulan öğelerin sayısını izlese de, uyaran temsilinin kalitesini yansıtmadığı görülmektedir.

Konum bağlamına bağlanmanın sinirsel bağıntıları, en azından kısmen uzaysal dikkatten ayrılabilir

Çeşitli çalışmalar (Hakim ve diğerleri, 2019 dahil) CDA'nın mekansal dikkatten ayrılabileceğini göstermiştir. Mevcut sonuçlar, aynı şeyin, bir öğenin konumunun kimliğine bağlanmasının en azından bazı yönleri için de doğru olabileceğini düşündürmektedir. Yani, uzamsal olmayan WM görevleri sırasında tutulan öğelerin işgal ettiği konumların EEG'den (Foster ve diğerleri, 2017) ve fMRI'den (Cai ve diğerleri, 2019, 2020; Yu ve diğerleri) kodunun çözülebileceği/yeniden oluşturulabileceği iyi belirlenmiş olsa da. , 2020) sinyallerinde, burada bildirilen gecikme süresi ERP'lerindeki homojenliğe bağlı farklılıklar, ipsilateral elektrotlarda, kontralateral elektrotlarla karşılaştırılabilir bir seviyede görülmüştür. Bunun olası bir açıklaması, yalnızca bir görsel alandaki öğelerin herhangi bir bireysel denemeyle ilgili olmasına rağmen, homojen denemelerde bağlam bağlamanın artan önemine duyarlı süreç veya süreçlerin tüm görsel sahneye uygulanması olabilir. (Buna karşılık, mekansal dikkatin retinotopik olarak spesifik etkileri, muhtemelen iki deneydeki her deneme türü için görülen yanal kaymalarda görülmektedir.) İkinci ve uyumsuz olmayan bir olasılık, öncelikli olanların bağlam bağlanması için çok önemli olan süreçlerin olmasıdır. uyaran bilgileri, bu bilginin WM'ye kodlanması sırasında (sonraki gecikme döneminin aksine) daha büyük ölçüde devreye girer. Her iki deneyde de heterojenlik etkisinin, uyaran dizileri hala ekrandayken ERP'de zaten görülebiliyor olması bu olasılıkla tutarlıdır. Ayrıca, etkinin kontralateral elektrotlarda daha güçlü olduğu yalnızca numune sunumu sırasında oldu. Eğer bu doğruysa, bu, görsel çalışma belleğinin başlı başına bir bellek sistemi olamayabileceği, bunun yerine gerektiğinde bilgiyi kısa gecikmeler boyunca muhafaza edebilen genel amaçlı bir görsel temsil sistemi olabileceği önermesiyle tutarlı olacaktır (Şans ve Vogel, 2013, s.394). Bu nedenle gelecekteki çalışmalarda bağlam bağlayıcı manipülasyonların gecikme dönemli ve gecikmesiz denemeler üzerindeki etkilerini karşılaştırmak ilginç olabilir.

CDA, IPS'den gelen gecikme dönemli fMRI sinyalinden temel olarak farklıdır.

Önceki çalışmalar, IPS'den gelen gecikme dönemli fMRI sinyallerinin, bellek yüküyle monoton bir şekilde ölçeklendiğini ve bireyin çalışan bellek kapasitesini doyurduğunu (Todd ve Marois, 2004; Xu ve Chun, 2006), bu sinyalin ve CDA'nın olma olasılığını arttırdığını göstermiştir. Benzer temel sinirsel süreçlerin indekslenmesi. Ancak burada sunulan CDA sonuçları ikisi arasında önemli bir farkı ortaya koyuyor çünkü CDA'dan farklı olarak IPS'den gelen gecikme süresi fMRI sinyali bellek seti homojenliğine duyarlıdır (Gosseries ve diğerleri, 2018; Cai ve diğerleri, 2020). ). Bu nedenle, diğerinin özelliklerine dayalı olarak bu sinyallerden biri hakkında dolaylı olarak çıkarımlar yaparken dikkatli olunması gerekir.

Referanslar

1. Adam KCS, Robison MK, Vogel EK (2018) Kontralateral gecikme aktivitesi, çalışma belleği performansındaki dalgalanmaları izler. J Cogn Neurosci 30:1229–1240.

2. Bettencourt KC, Xu Y (2016) Oksipital ve paryetal alanlarda dikkatin dağılması durumunda görsel kısa süreli hafıza içeriğinin çözümlenmesi. Nat Neurosci 19:150–157.

3. Bays PM, Catalao RFG, Husain M (2009) Görsel çalışma belleğinin kesinliği, paylaşılan bir kaynağın tahsis edilmesiyle belirlenir. J Vis 9 (10):7, 1–11.

4. Cai Y, Sheldon AD, Yu Q, Postle BR (2019) Uyaran konumu ve mekansal bağlamın mekansal olmayan görsel kısa süreli belleğe örtüşen ve farklı katkıları. J Neurophysiol 121:1222–1231.

5. Cai Y, Fulvio JM, Yu Q, Sheldon AD, Postle BR (2020) Mekansal olmayan görsel çalışma belleğinde konum-bağlam bağlamanın rolü. eNeuro 7:ENEURO.0430-20.2020.

6. Carlisle NB, Arita JT, Pardo D, Woodman GF (2011) Görsel çalışma belleğindeki dikkat şablonları. J Neurosci 31:9315–9322.

7. Cohen MA, Konkle T, Rhee JY, Nakayama K, Alvarez GA (2014) Birden fazla görsel nesnenin işlenmesi, sinir kanallarındaki örtüşme nedeniyle sınırlıdır. Proc Natl Acad Sci ABD|S|A 111:8955–8960.

8. Cowan N (2001) Kısa süreli hafızadaki sihirli 4 sayısı: zihinsel depolama kapasitesinin yeniden değerlendirilmesi. Davranış Beyin Bilimi 24:87–114.

9. Delorme A, Makeig S (2004) EEGLAB: bağımsız bileşen analizi de dahil olmak üzere tek denemeli EEG dinamiklerinin analizi için açık kaynaklı bir araç kutusu. J Neurosci Yöntemleri 134:9–21.

10. Emrich SM, Al-Aidroos N, Pratt J, Ferber S (2009) Görsel arama, görsel çalışma belleğinin elektrofizyolojik işaretleyicisini ortaya çıkarır. PLoS One 4:e8042.

11. Emrich SM, Riggall AC, LaRocque JJ, Postle BR (2013) Duyusal korteksteki dağıtılmış aktivite modelleri, görsel kısa süreli hafızada tutulan birden fazla öğenin kesinliğini yansıtır. J Neurosci 33:6516–6523.

12. Ester EF, Sprague TC, Serences JT (2015) Parietal ve Frontal Cortex, Görsel Çalışma Belleği Sırasında Uyaranlara Özel Anımsatıcı Temsilleri Kodlar. Nöron 87:893–905.

13. Foster JJ, Bsales EM, Jaffe RJ, Awh E (2017) Alfa bant etkinliği, görsel çalışma belleğindeki uzamsal konumun kendiliğinden temsillerini ortaya çıkarır. Curr Biol 27:3216–3223.e6.

14. Fukuda K, Mance I, Vogel EK (2015a) Güç modülasyonu ve olaya bağlı yavaş dalga, görsel çalışma belleğinin ayrılabilir bağıntılarını sağlar. J Neurosci 35:14009–14016.

15. Fukuda K, Woodman GF, Vogel EK (2015b) Görsel çalışma belleği kapasitesinde bireysel farklılıklar. İçinde: Duyusal çalışma belleğinin mekanizmaları: dikkat ve performans (Jolicoeur P, Lefebvre C, Martinez-Trujillo J, eds), s. 105–119. Amsterdam: Elsevier.

For more information:1950477648nn@gmail.com