Liên kết bối cảnh trong trí nhớ làm việc trực quan được phản ánh trong các tiềm năng liên quan đến sự kiện song phương, nhưng không được phản ánh trong hoạt động trì hoãn đối diện Phần 2

Phân tích tiềm năng liên quan đến sự kiện

Để phân tích biên độ ERP, chúng tôi đã tạo ra hai tín hiệu cho mỗi thử nghiệm bằng cách lấy trung bình trên hai cụm điện cực phía sau được phân nhánh, một ở bên trái đường giữa và một ở bên phải (Fukuda et al., 2015a). Tiếp theo, chúng tôi tính trung bình qua các thử nghiệm để tạo ra các tín hiệu trung bình trong thử nghiệm đối nghịch hoặc cùng bên với tín hiệu và cuối cùng tạo ra sóng "khác biệt" bằng cách trừ các tín hiệu cùng bên khỏi tín hiệu đối lập. Đối với nhiệm vụ nhận dạng bị trì hoãn, các phân tích thống kê quan tâm chính tập trung vào khoảng thời gian trễ bằng cách lấy trung bình trên cửa sổ 650 ms kéo dài từ 200 ms sau khi bù mảng mẫu đến 50 ms trước khi khởi động đầu dò (Vogel và Machizawa, 2004).

Với việc mở rộng quy mô doanh nghiệp và phát triển tin học hóa, hệ thống ERP đã trở thành một trong những công cụ quan trọng để quản lý doanh nghiệp. Ngoài ra còn có một số cuộc thảo luận và phân tích về mối quan hệ giữa tầm quan trọng của hệ thống ERP và bộ nhớ.

Trước hết, độ rộng của hệ thống ERP đề cập đến phạm vi ứng dụng và phạm vi chức năng của nó. Với sự phát triển của doanh nghiệp và nhu cầu quản lý ngày càng tăng, phạm vi của hệ thống ERP cũng sẽ mở rộng tương ứng. Ví dụ: một doanh nghiệp nhỏ có thể chỉ cần quản lý mua, bán và hàng tồn kho đơn giản, trong khi một doanh nghiệp lớn cần bao quát nhiều lĩnh vực hơn, chẳng hạn như nhân sự, tài chính, sản xuất và các chức năng khác. Do đó, phạm vi của hệ thống ERP có liên quan đến các yếu tố như quy mô doanh nghiệp và sự khác biệt của ngành.

Thứ hai, bộ nhớ đề cập đến khả năng xử lý bộ nhớ và dữ liệu của hệ thống ERP. Khi phạm vi của hệ thống ERP tăng lên, số lượng và độ phức tạp của dữ liệu cần xử lý sẽ tăng theo. Vì vậy, bộ nhớ của hệ thống ERP trở nên đặc biệt quan trọng. Một hệ thống ERP hiệu quả phải có khả năng xử lý nhanh chóng lượng lớn dữ liệu và tự động hóa việc thu thập, phân tích và xử lý dữ liệu. Điều này có thể cải thiện đáng kể hiệu quả quản lý của doanh nghiệp và giảm thiểu xảy ra sai sót.

Tuy nhiên, mối quan hệ giữa tầm quan trọng của hệ thống ERP và bộ nhớ không phải là một chiều. Hệ thống ERP càng lớn thì khối lượng dữ liệu và độ phức tạp mà bộ nhớ của nó cần hỗ trợ càng lớn. Ngược lại, một hệ thống ERP hiệu quả cũng sẽ tác động tích cực đến khả năng quản lý của công ty, cho phép công ty xử lý tốt hơn nhiều vấn đề kinh doanh và quản lý.

Nói chung, biên độ và bộ nhớ của hệ thống ERP ảnh hưởng lẫn nhau. Một thiết kế hệ thống ERP hợp lý có thể tính đến sự cân bằng giữa cả hai, từ đó nâng cao đáng kể hiệu quả quản lý và khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp. Vì vậy, khi thiết kế và lựa chọn hệ thống ERP, doanh nghiệp nên điều chỉnh hệ thống phù hợp với nhu cầu của mình, đồng thời chú trọng nâng cao hiệu quả bộ nhớ và xử lý dữ liệu của hệ thống. Có thể thấy rằng chúng ta cần phải cải thiện trí nhớ của mình. Cistanche có thể cải thiện đáng kể trí nhớ vì bột thịt là một loại dược liệu cổ truyền của Trung Quốc với nhiều tác dụng độc đáo, một trong số đó là cải thiện trí nhớ. Hiệu quả của thịt băm đến từ các hoạt chất khác nhau có trong nó, bao gồm axit, polysacarit, flavonoid, v.v. Những thành phần này có thể tăng cường sức khỏe não bộ theo nhiều cách khác nhau.

Bấm Biết Trí Nhớ Ngắn Hạn để cải thiện

Đối với sóng chênh lệch, cửa sổ trễ này là CDA. Các tín hiệu trong khoảng thời gian trễ từ các thử nghiệm đối bên và cùng bên được phân tích bằng ANOVA đo lặp lại ba chiều (với các yếu tố về độ ngang, tính đồng nhất và tải trọng; với các thử nghiệm tiếp theo sau hoc nếu phù hợp. CDA được phân tích lặp lại hai chiều -đo ANOVA với các yếu tố đồng nhất và tải bên trong chủ đề.

Ngoài ra, chúng tôi đã tiến hành hai nhóm phân tích để đánh giá tác động của hai yếu tố gây nhiễu có thể xảy ra. Để đánh giá những tác động có thể có của danh mục kích thích, chúng tôi đã so sánh CDA cho các thử nghiệm 1O so với 1C so với 1L từ các khối không đồng nhất. Để đánh giá các yếu tố cấp khối có thể có (ví dụ: nếu các chiến lược khác nhau được áp dụng trong các khối không đồng nhất và khối đồng nhất), chúng tôi đã so sánh CDA từ các thử nghiệm 1O từ các khối đồng nhất với CDA từ các thử nghiệm 1O từ các khối không đồng nhất.

Các quy trình phân tích tương tự cũng được thực hiện trên dữ liệu từ giai đoạn trình bày mẫu, được xác định bằng cách lấy trung bình trên cửa sổ 500 ms bắt đầu từ 200 ms sau khi bắt đầu mảng mẫu.

Kết quả

Kết quả hành vi

Việc kiểm tra Hình 1B cho thấy rằng các ước tính về k cao hơn đối với các bộ nhớ không đồng nhất so với các bộ nhớ đồng nhất ở tải 3 và 5, một hiệu ứng được xác nhận bởi sự tương tác tải đồng nhất trong các phép đo lặp lại ANOVA (F(2,54)=11.995 , p, 0.001). Các thử nghiệm t ghép nối tiếp theo không tìm thấy sự khác biệt giữa các thử nghiệm đồng nhất và không đồng nhất ở kích thước tập hợp 1 (t(27)=1.496, p=0.147), nhưng giá trị của thử nghiệm không đồng nhất cao hơn đáng kể so với thử nghiệm không đồng nhất. các thử nghiệm đồng nhất ở kích thước đã đặt 3 và 5 (giá trị t. 4,057, giá trị p, 0,001).

kết quả ERP

Dạng sóng đối bên và cùng bên. Trong giai đoạn trình bày kích thích, tín hiệu ở các điện cực đối bên và cùng bên tăng đơn điệu với kích thước cài đặt (Hình 2A, B), ANOVA ba chiều phát hiện sự tương tác ba chiều của độ ngang, tải trọng và tính đồng nhất (F(1, 23) = 11.470, p=0.0025). Ở các điện cực đối diện, tác động chính của tính đồng nhất và kích thước cài đặt đều đáng kể (giá trị F . 6.228, giá trị p, 0.02) và các yếu tố không tương tác (F(2,46) {{16} }.055, p=0.140). Ở các điện cực cùng bên, mặc dù có sự đồng nhất do tương tác kích thước cài đặt (F(2,46)=3.717, p=0.031), các thử nghiệm hậu kiểm không tìm thấy bất kỳ sự khác biệt nào giữa các điện cực đồng nhất và các khối không đồng nhất ở bất kỳ kích thước nào được đặt (giá trị t, 1,695, giá trị p . 0,104.). Để so sánh các thử nghiệm 1O, 1C và 1L ở các điện cực đối diện (Hình 3A), ANOVA một chiều đã tìm thấy tác động chính (F(2,46)=4.758; p=0. 013), với các thử nghiệm hậu hoc t chỉ ra rằng các thử nghiệm 1O có biên độ lớn hơn đáng kể so với các thử nghiệm 1L (t(23)=3.245, p=0.004) và lớn hơn về mặt số lượng so với các thử nghiệm 1C (t (23)=1.953, p=0.063), và các thử nghiệm 1C và 1L không khác nhau (t(23)=0.815, p=0.423 ). ANOVA một chiều cho các thử nghiệm 1O, 1C và 1L ở các điện cực cùng bên không tìm thấy bằng chứng về bất kỳ sự khác biệt nào (F(2,46)=2.040; p=0.412). So sánh các giá trị trình bày mẫu từ các thử nghiệm 1O trong đồng nhất và không đồng nhất không mang lại bằng chứng nào về bất kỳ sự khác biệt nào (giá trị t, 0,635, giá trị p 0,434; Hình 3B).

Tín hiệu thời gian trễ cũng tăng đơn điệu ở các điện cực đối bên và cùng bên (Hình 2C), với ANOVA ba chiều cho thấy tác động chính của tính đồng nhất đạt đến mức có ý nghĩa (F(1,23)=3.723, p=0.066) và tương tác hai chiều giữa độ ngang và tải (F(2,46)=9.449, p, {{20}} .001), các hiệu ứng phản ánh sự khác biệt giữa các tín hiệu đối diện và cùng bên mà khi bị trừ đi sẽ tạo ra CDA. So sánh theo cặp chỉ ra rằng tín hiệu lớn hơn ở các khối đồng nhất và không đồng nhất ở kích thước được đặt là 1 và 3 (giá trị t 0,2175, giá trị p, 0,039), nhưng có thể so sánh được ở kích thước đặt 5 (giá trị t, 0,586, giá trị p 0,326). Để so sánh các thử nghiệm 1O, 1C và 1L (Hình 3A), ANOVA một chiều không tìm thấy bằng chứng nào về sự khác biệt ở các điện cực đối bên hoặc cùng bên (giá trị F, 1,204, giá trị p 0,309). Tín hiệu khoảng thời gian trễ từ các thử nghiệm 1O cao hơn về mặt số lượng, nhưng không đáng kể, trên các khối đồng nhất và không đồng nhất ở cả hai bên đối diện (t(23) = 1.475, p=0.153) và cùng bên (t (23) điện cực=1.793, p=0.086) (Hình 3B).

Sóng đối lập trừ sóng chênh lệch cùng bên. Trong giai đoạn trình bày kích thích, các sóng khác nhau tăng đơn điệu trong cả hai điều kiện bộ nhớ (ANOVA hai chiều; tác dụng chính của kích thước cài đặt: F(1,46) = 13.5043, p, { {26}}.001) và nhìn chung có mức độ lớn hơn trong các thử nghiệm đồng nhất so với các thử nghiệm không đồng nhất (tác dụng chính của tính đồng nhất: F(1,23)=11.47, p=0.003), với tương tác có ý nghĩa tiệm cận (F(2,46)=2.703, p=0.078; Hình 2A, B). Các bài kiểm tra hậu kiểm cho thấy sự khác biệt ở kích thước tập hợp 1 và 3 (giá trị t . 2,912, giá trị p, 0,008) nhưng không có sự khác biệt ở kích thước tập hợp 5 (t(23)=0.923, p=0 .336). ANOVA một chiều không tìm thấy bằng chứng nào về sự khác biệt giữa các thử nghiệm 1O, 1C và 1L (F(2,46)=2.125, p=0.131; Hình 3A) hoặc giữa các thử nghiệm 1O từ khối đồng nhất và không đồng nhất (t(23)=1.475, p=0.785; Hình 3B).

Trong khoảng thời gian trễ (tức là các sóng chênh lệch CDA) tăng đơn điệu trong cả hai điều kiện bộ nhớ (ANOVA hai chiều; tác dụng chính của kích thước cài đặt: F(2,46) = 9.499, p, {{5} }.001), nhưng chúng không khác nhau về tính đồng nhất (F(2,46)=0.149, p=0.703), và hai yếu tố này không tương tác (F(2,46 )=0.559, p=0.576; Hình 2C). ANOVA một chiều không tìm thấy sự khác biệt giữa các thử nghiệm 1O, 1C và 1L (F(2,46)=0.155, p=0.857; Hình 3A) hoặc giữa các thử nghiệm 1O trong thử nghiệm đồng nhất so với các khối không đồng nhất (t(23) = 0.183, p=0.857; Hình 3B).

Thảo luận tạm thời

Kết quả hành vi từ thí nghiệm 1 cho thấy giá trị k của bộ nhớ đồng nhất thấp hơn so với bộ nhớ không đồng nhất ở kích thước bộ 3 và 5. Mẫu này phù hợp với kết quả thu được trong các nghiên cứu trước đây cũng thao túng tính đồng nhất (Gosseries và cộng sự, 2018; Cai và cộng sự. , 2020) và phù hợp với mục đích của chúng tôi là tạo ra một điều kiện—các bộ nhớ không đồng nhất—đưa ra các yêu cầu nhỏ hơn về liên kết ngữ cảnh so với các bộ nhớ đồng nhất chứa cùng số lượng mục. Tuy nhiên, ngoài ràng buộc ngữ cảnh, các yếu tố khác có thể mang lại hiệu suất vượt trội với các bộ nhớ không đồng nhất. Một là khả năng phân biệt đối xử của các tính năng kích thích được lưu giữ trong bộ nhớ làm việc có thể thấp hơn với các bộ nhớ đồng nhất, do sự giống nhau giữa các phần. Hơn nữa, sự khác biệt về khả năng phân biệt tính năng này sẽ chỉ tăng lên nếu các thử nghiệm bị chặn bởi loại kích thích, như trong thử nghiệm 1. Điều này là do các khối có bộ nhớ đồng nhất dự kiến ​​sẽ tạo ra mức độ can thiệp chủ động kéo dài cao hơn (Wickens et al. , 1963). Tuy nhiên, chúng tôi lưu ý rằng thực tế là hiệu suất giống hệt nhau trong các thử nghiệm 1O từ hai điều kiện là không thấy bằng chứng về tác động khác biệt của sự can thiệp chủ động. Tuy nhiên, để giải quyết vấn đề đặc biệt này, hãy thử nghiệm 2 thử nghiệm đồng nhất và không đồng nhất xen kẽ.

Chuyển sang dữ liệu ERP tương ứng, tín hiệu khoảng thời gian trễ từ cả hai điện cực đối bên và cùng bên lớn hơn trong các thử nghiệm đồng nhất so với các thử nghiệm không đồng nhất. Điều này cho thấy rằng một số hoạt động tinh thần khác ngoài việc lưu giữ đồ vật, về bản chất, được thực hiện bởi các thử nghiệm đồng nhất. (Sự khác biệt này cũng được thể hiện về mặt số lượng giữa các thử nghiệm 1O, mặc dù chỉ gần đạt mức ý nghĩa ở các điện cực cùng bên.) Điều quan tâm hàng đầu về mặt lý thuyết, phép trừ cùng bên đối diện được thực hiện để tạo ra CDA đã loại bỏ sự khác biệt giữa các điều kiện trong các tín hiệu. Do đó, việc thao tác không đồng nhất ảnh hưởng đến tín hiệu từ các điện cực đối bên và cùng bên không nhất quán với khả năng một phần độ nhạy tải của CDA phản ánh sự khác biệt liên quan đến tải trong liên kết ngữ cảnh.

Điều thú vị là (và thật bất ngờ), biên độ trong các thử nghiệm đồng nhất cao hơn so với các thử nghiệm không đồng nhất, ở các điện cực đối diện, trong quá trình trình bày kích thích và hiệu ứng này cũng mạnh mẽ trong sóng khác biệt. Điều này làm tăng khả năng các hoạt động liên quan đến liên kết ngữ cảnh, được giả thuyết là lớn hơn trong điều kiện đồng nhất, có thể được thực hiện chủ yếu trong quá trình mã hóa. Một mối lo ngại có thể có về kết luận này là thiết kế của chúng tôi đã làm xáo trộn tính đồng nhất với loại kích thích - nghĩa là các thử nghiệm đồng nhất chỉ được sử dụng làm kích thích định hướng. [Thật vậy, trước đây đã có báo cáo rằng CDA dành cho định hướng có thể cao hơn so với các loại kích thích khác (Woodman và Vogel, 2008).]. Do đó, thực tế là tín hiệu trình bày mẫu là cao nhất trong các thử nghiệm 1O (so với 1C và 1L) ở các điện cực đối diện (Hình 3A) có nghĩa là chúng ta không thể loại trừ khả năng mẫu quan sát được trong dữ liệu trình bày mẫu có thể là do kích thích tác động chứ không phải là những yêu cầu ràng buộc theo ngữ cảnh. Nhu cầu nhân rộng và làm rõ phát hiện này là một trong những lý do để tiến hành thử nghiệm 2.

Kết quả không có giá trị đối với CDA trong thí nghiệm 1 cho thấy rằng nó có thể không thể so sánh trực tiếp với tín hiệu fMRI thời gian trễ từ IPS (Gosseries và cộng sự, 2018; Cai và cộng sự, 2020), thực tế có thể làm phức tạp việc giải thích của các nghiên cứu fMRI có ảnh hưởng trước đó (Todd và Marois, 2004; Xu và Chun, 2006). Đây lại là một lý do khác giải thích tại sao việc lặp lại kết quả này trong thử nghiệm thứ hai lại quan trọng. Ngoài ra, để giải quyết sự mơ hồ về yếu tố nào hoặc các yếu tố nào có thể giải thích cho ước tính dung lượng thấp hơn cho các bộ nhớ không đồng nhất (Hình 1B; tức là, ràng buộc ngữ cảnh so với khả năng phân biệt đối xử), đối với thử nghiệm 2, chúng tôi đã sửa đổi tác vụ bằng cách trì hoãn việc thu hồi nó (tức là , "ước tính bị trì hoãn"). Điều này sẽ cho phép ước tính độ chính xác của bộ nhớ (một thước đo liên quan chặt chẽ hơn đến khả năng phân biệt đối xử) và liên kết sai (có thể hiểu là chỉ số lỗi của liên kết ngữ cảnh). Chúng tôi dự định phân tích dữ liệu bằng hai mô hình—mô hình hỗn hợp (Bays và cộng sự, 2009) và mô hình cạnh tranh có thể nhầm lẫn mục tiêu (TCC) (Schurgin và cộng sự, 2020)—vì đã lưu ý rằng các mô hình này tạo ra các lý thuyết khác nhau về mặt lý thuyết. giả định và có thể mang lại những kết quả khác nhau (Williams và cộng sự, 2022).

Thí nghiệm 2

Nguyên liệu và phương pháp

Ba mươi mốt tình nguyện viên thuận tay phải (20 nữ; độ tuổi, 19 tuổi26; tuổi trung bình, 19,9 tuổi; SD, 2,04) đã tham gia thí nghiệm EEG để nhận thù lao (Nhân dân tệ (RMB), 30/h). Một người đã bị loại khỏi các phân tích vì thực hiện hành vi kém, dẫn đến điểm n cuối cùng là 30. Tất cả các đối tượng đều cung cấp sự đồng ý bằng văn bản theo các thủ tục đã được Hội đồng Đánh giá Thể chế phê duyệt. Các đối tượng có thị lực bình thường hoặc điều chỉnh thành bình thường, không có chống chỉ định đối với điện não đồ và không có tiền sử bệnh thần kinh hoặc tâm thần được báo cáo. Ngoài ra, 34 đối tượng độc lập (24 nữ; độ tuổi, 18–34 tuổi; tuổi trung bình, 21,4 tuổi; SD, 4,02) đã được tuyển dụng để hoàn thành ba nhiệm vụ tương tự về tâm sinh lý với các kích thích bao gồm các mảng định hướng, các mảng màu và các mảng độ sáng được rút ra từ phạm vi kích thích được sử dụng trong các thí nghiệm EEG. Dữ liệu thu được được sử dụng để tính toán các số liệu tương tự về tâm sinh lý được sử dụng khi khớp mô hình TCC (Schurgin và cộng sự, 2020) với kết quả hành vi từ thí nghiệm EEG.

Kích thích và thủ tục

Nhiệm vụ thu hồi bị trì hoãn. Mỗi khối có 120 thử nghiệm, mỗi thử nghiệm 1O, 1C và 1L, 120 3thử nghiệm O và 120 1thử nghiệm O1C1L. Tất cả các kích thích đều giống như trong thí nghiệm 1, cũng như cách sắp xếp không gian của các màn hình mẫu (ngoại trừ trong các thử nghiệm 1O1C1L, bất kỳ danh mục nào cũng có thể xuất hiện ở bất kỳ vị trí nào trong ba vị trí có thể) và thời gian của các sự kiện từ tín hiệu đến trì hoãn. Sau độ trễ 900 ms, việc thu hồi được nhắc nhở bằng việc bắt đầu một miếng vá hình tròn có cùng kích thước với kích thích mẫu và chiếm vị trí của một trong các mục từ bộ kích thích, cùng với một vòng (tức là "bánh xe phản hồi") với bán kính tính đến mép ngoài là 9,2 độ và chiều rộng là 2 độ và một con trỏ ở vị trí cố định trung tâm.

Thay đổi liên tục xung quanh bánh xe phản hồi là tất cả các giá trị có thể có của danh mục mặt hàng bị thu hồi. Về hướng, điều này được hiển thị dưới dạng 20 thanh màu đen cách đều nhau (0.05 độ 1.8 độ ), có hướng từ 0–171 độ , với khoảng tăng 9 độ; đối với màu sắc và độ chói, giá trị này được hiển thị dưới dạng 180 giá trị cách đều nhau (tương ứng tạo thành một bánh xe màu hình tròn hoặc một tiến trình tuyến tính từ trắng sang đen). Bánh xe phản hồi định hướng thay đổi không thể đoán trước được từ lần thử này sang lần thử khác để ngăn cản việc lập kế hoạch phản hồi trong thời gian trì hoãn. Khi bắt đầu hiển thị thu hồi, miếng vá kích thích xuất hiện với một giá trị ngẫu nhiên của danh mục đang được kiểm tra và ngay khi đối tượng bắt đầu di chuyển con trỏ qua chuột máy tính, miếng vá kích thích sẽ nhận giá trị tương ứng với vị trí trên phản hồi bánh xe gần con trỏ nhất.

Giá trị của miếng dán kích thích thay đổi theo thời gian thực tùy theo vị trí của con trỏ cho đến khi đối tượng ghi lại phản hồi của mình bằng cách định vị con trỏ trên một vị trí trên bánh xe phản hồi và nhấp chuột. Cửa sổ phản hồi bắt đầu ở 300 mili giây sau khi khởi động thăm dò và kéo dài 4 giây, sau đó quá trình dùng thử đã hết thời gian chờ. Trong suốt quá trình thử nghiệm, màu màn hình nền là màu xám ([0,5, 0,5, 0,5]; Hình 4A). Lưu ý rằng, đối với các thử nghiệm 1O1C1L, do danh tính của bánh xe phản hồi cho biết mục cần thu hồi nên nó khiến thông tin được truyền tải qua vị trí của miếng dán kích thích trở nên dư thừa. Liên quan, không thể mắc lỗi hoán đổi trong các thử nghiệm 1O1C1L.

Nhiệm vụ tương tự tâm sinh lý. Mỗi khối bao gồm một thử nghiệm tương tự Likert được cấu trúc theo thử nghiệm tương tự màu Likert của Schurgin et al. (2020). Mỗi môn học hoàn thành ba khối theo thứ tự ngẫu nhiên. Trong khối “độ tương tự màu sắc”, các đối tượng đánh giá mức độ giống nhau của hai mảng màu được trình bày đồng thời trên thang đo Likert, từ 1 (ít giống nhất) đến 7 (giống nhất). Các màu được chọn từ cùng một vòng tròn được sử dụng để vẽ màu cho các kích thích thử nghiệm EEG của nghiên cứu hiện tại trong không gian màu CIE L*a*b* (L=70, a=20, b {{5 }}; bán kính, 60) nhưng bao gồm 360 giá trị màu có thể được phân bố đều dọc theo vòng tròn. Cặp màu của mỗi thử nghiệm được chọn bằng cách trước tiên chọn màu bắt đầu ngẫu nhiên từ bánh xe, sau đó chọn độ lệch cho màu thứ hai từ bộ [0 độ, 5 độ, 10 độ, 20 độ, 30 độ, 40 độ, 50 độ , 60 độ , 70 độ , 80 độ , 90 độ , 120 độ , 150 độ , 180 độ ]. Trong một khối khác ("độ tương tự độ chói"), các đối tượng đánh giá sự giống nhau của hai mảng độ chói. Các giá trị độ chói được chọn từ phạm vi độ chói đầy đủ với 256 giá trị RGB có thể có. Cặp trong mỗi thử nghiệm được chọn bằng cách trước tiên chọn độ chói bắt đầu ngẫu nhiên và sau đó chọn độ lệch cho độ chói thứ hai từ bộ [0, 3, 7, 14, 21, 28, 35, 42, 49, 56, 64, 85 , 106, 128] trong không gian RGB. Trong khối cuối cùng ("sự tương đồng về hướng"), các đối tượng đánh giá sự giống nhau của hai mảng định hướng. Các hướng được chọn từ không gian 180 độ với 180 giá trị có thể. Cặp trong mỗi thử nghiệm được chọn bằng cách trước tiên chọn hướng bắt đầu ngẫu nhiên và sau đó chọn độ lệch cho hướng thứ hai từ tập hợp [0 độ, 2,5 độ, 5 độ, 10 độ, 15 độ, 20 độ, 25 độ, 30 độ , 35 độ, 40 độ, 45 độ, 60 độ, 75 độ, 90 độ]. Trước mỗi khối, các đối tượng được hướng dẫn trong bối cảnh của hai ví dụ. Trong một ví dụ, hai màu/độ sáng/hướng giống hệt nhau (nghĩa là có độ lệch=0). Các đối tượng được hướng dẫn xếp hạng những thử nghiệm như vậy với điểm "7". Trong một ví dụ khác, hai màu sắc/độ sáng/hướng khác nhau tối đa và các đối tượng được hướng dẫn xếp hạng các thử nghiệm đó bằng "1". Chúng tôi không hướng dẫn các đối tượng về cách phản ứng trong các thử nghiệm trung gian. Như trong nghiên cứu của Schurgin et al. (2020), các đối tượng được hướng dẫn đưa ra đánh giá dựa trên sự tương đồng về mặt trực quan. Chúng tôi cũng hướng dẫn họ lặp lại một từ đơn giản ("the") trong suốt thời gian thử nghiệm để giảm thiểu việc diễn đạt bằng lời các kích thích. Mỗi đối tượng đã hoàn thành ba khối gồm 140 thử nghiệm (14 lần bù và 10 lần lặp lại) với tổng số 420 thử nghiệm. Các đối tượng thực hiện nhiệm vụ theo tốc độ riêng của họ, với hai kích thích còn lại trên màn hình cho đến khi họ đưa ra phản hồi. Phản hồi được thực hiện bằng cách nhấp chuột vào một trong bảy ô vuông được đánh số được vẽ bên dưới kích thích màu sắc/độ chói/hướng, tương ứng với xếp hạng dự kiến ​​từ 1 đến 7.

Phân tích hành vi

Thống kê mô tả. Thời gian phản hồi (RT) được định nghĩa là độ trễ giữa khởi động đầu dò và phản hồi nhấp chuột và lỗi phản hồi là khoảng cách, tính bằng độ, giữa phản hồi và giá trị của mục được thăm dò. Các thử nghiệm không có phản hồi đã bị loại khỏi tất cả các phân tích.

Mô hình hỗn hợp. Đối với các thử nghiệm 1O và 1O1C1L, sự phân bổ lỗi phản hồi phù hợp với mô hình hỗn hợp hai yếu tố ước tính tỷ lệ các thử nghiệm mà đối tượng nhớ lại mục tiêu (PT) và xác suất đoán ngẫu nhiên (pU), cũng như độ chính xác của phản hồi (Œ). Đối với các thử nghiệm 3O, yếu tố thứ ba, xác suất thu hồi các mục tiêu không phải mục tiêu (pN), cũng được đưa vào mô hình. Các tham số thu được với ước tính khả năng tối đa bằng cách sử dụng các quy trình MATLAB (có sẵn tại //www. bayslab.com; Bays et al., 2009). Để kiểm tra xem sự khác biệt về nhu cầu ràng buộc theo ngữ cảnh giữa các thử nghiệm đồng nhất và không đồng nhất ảnh hưởng đến việc thu hồi bộ nhớ làm việc như thế nào, ANOVA một chiều đo lặp lại được tiến hành riêng cho RT, lỗi phản hồi thô và các tham số phù hợp với mô hình. Đối với các ước tính mô hình, chúng tôi tập trung vào Œ và pT, vì pU có độ cộng tuyến cao với pT trong các thử nghiệm 1O và 1O1C1L (tức là pU 1 pT=1). Lưu ý rằng pN chỉ có thể được ước tính trong các thử nghiệm 3O. Giá trị pN ước tính từ các thử nghiệm 3O cung cấp thước đo về hiệu quả liên kết ngữ cảnh vì lỗi hoán đổi tương ứng với một thử nghiệm trong đó đối tượng nhớ sai mục nào đã xuất hiện tại vị trí được thăm dò. Một đối tượng đã bị loại khỏi phân tích EEG do hiệu suất thu hồi kém (trong điều kiện 1O, tỷ lệ đoán của họ là 0,50%) và do đó 30 đối tượng đã được đưa vào phân tích hành vi.

Mô hình cạnh tranh gây nhầm lẫn mục tiêu Đối với mô hình TCC, trước tiên chúng tôi tạo ra các hàm tương tự tâm lý cho các kích thích màu sắc, độ chói và định hướng. Để tạo ra các hàm này, chúng tôi đã chuẩn hóa dữ liệu phản hồi Likert với Smin=1, Smax=7 và Sx biểu thị điểm xếp hạng của mỗi thử nghiệm từ 1 đến 7, đưa ra số liệu tương tự về tâm sinh lý, sao cho f(x)=(Sx - Smin)/ (Smax - Smin) (Schurgin và cộng sự, 2020) để kết hợp các chỉ số tương tự về tâm sinh lý được đo cho cả ba loại kích thích khi khớp mô hình TCC với dữ liệu hành vi từ việc thu hồi bị trì hoãn nhiệm vụ. Đối với các thử nghiệm 1O và 1O1C1L, chúng tôi đã sử dụng mô hình TCC như được mô tả trong Schurgin et al. (2020). Đối với các thử nghiệm 3O, chúng tôi đã sử dụng mô hình TCC plus, mô hình này cũng ước tính sai số hoán đổi, như được mô tả trong nghiên cứu của Williams và cộng sự. (2022). Các giá trị d9 thu được được ước tính trong từng điều kiện bộ nhớ và được so sánh bằng ANOVA một chiều và các thử nghiệm t ghép đôi theo kế hoạch.

điện não đồ

Thu thập và tiền xử lý dữ liệu. Dữ liệu EEG được ghi lại trong quá trình thực hiện tác vụ hành vi bằng hệ thống ActiveTwo EEG kênh 64-(Biosemi; tốc độ lấy mẫu 1024 Hz). Các điện cực Ag–AgCl được gắn theo hệ thống 10–20 và trở kháng của tất cả các điện cực được giữ ở mức 5 kV trong quá trình ghi. Các quy trình tiền xử lý và tiêu chí loại trừ tương tự đã được thực hiện với các quy trình trong thí nghiệm 1; kết quả là dữ liệu từ bốn đối tượng đã bị loại trừ, để lại n cuối cùng gồm 26 đối tượng được đưa vào phân tích EEG.

Phân tích ERP. Các phân tích được tiến hành với quy trình tương tự như thí nghiệm 1, ngoại trừ duy nhất là nắp Biosemi yêu cầu phải có 12 điện cực để bao phủ các khu vực phía sau giống nhau (TP7/8, CP5/CP6, CP3/4, CP1/2, P1/ P2, P3/4, P5/6, P7/8, P9/10, PO3/PO4, PO7/8, O1/2). Các tín hiệu trình bày mẫu và thời gian trễ từ các thử nghiệm đối bên và cùng bên đã được phân tích riêng biệt bằng ANOVA đo lặp lại hai chiều (với các yếu tố về độ trễ và điều kiện bộ nhớ (thử nghiệm 1O, 3O và 1O1C1L) và với các bài kiểm tra tiếp theo sau đại học khi thích hợp Các sóng khác biệt được phân tích bằng ANOVA một chiều (các phép đo lặp lại ANOVA với các yếu tố bên trong chủ đề của điều kiện bộ nhớ và các thử nghiệm theo cặp được tiến hành nếu tác động chính là đáng kể.

Kết quả

Hành vi

Dữ liệu mô tả. Lỗi thu hồi trung bình là thấp nhất đối với thử nghiệm 1O, trung bình đối với thử nghiệm 1O1C1L và cao nhất đối với thử nghiệm 3O (F(2,58)=172.090, p, {{36} }.001; Hình 4B), một mẫu phù hợp với kết quả từ thí nghiệm 1. Các thử nghiệm theo cặp tiếp theo đã xác nhận rằng sai số đối với các thử nghiệm 1O thấp hơn đáng kể so với sai số đối với các thử nghiệm 1O1C1L và đối với các thử nghiệm 3O (t giá trị 0,15,387, giá trị p, 0,001) và sai số trung bình của các thử nghiệm 1O1C1L thấp hơn đáng kể so với sai số trung bình của các thử nghiệm 3O (t(29)=3.381, p=0.002). Ngoài ra còn có tác dụng chính của loại thử nghiệm trong dữ liệu RT (F(2,58)=19.893, p, 0,001), với các thử nghiệm theo cặp cho thấy không có sự khác biệt giữa thử nghiệm 1O và 1O1C1L (t(29) { {43}}.614, p=0.544), nhưng cả hai đều nhanh hơn thử nghiệm 3O (giá trị t . 5.142, giá trị p, 0,001; Hình 4B).

Mô hình hỗn hợp. Ước tính về độ chính xác thu hồi (Œ) cao hơn đáng kể trong các thử nghiệm 1O so với các thử nghiệm 3O (t(29)=2.441, p=0.021), nhưng không phải vậy khác với các thử nghiệm 1O1C1L (t(29)=0.339, p=0.737). Độ chính xác thu hồi trong các thử nghiệm 1O1C1L cao hơn về mặt số lượng so với các thử nghiệm 3O (t(29) {{20}}.723, p=0.095; Hình 4C). pT trong các thử nghiệm 1O cao hơn đáng kể so với cả hai loại thử nghiệm ba mục (giá trị t . 8,508, giá trị p, 0.001) và thử nghiệm 1O1C1L và 3O không khác nhau (t(29 )=0.327, p=0.746; Hình 4C). Đối với các thử nghiệm 3O, pN là 0,175 (SD, 0,172) và giá trị pN là 0,0 đáng kể (p, 0,001).

Mô hình TCC. ANOVA một chiều đã xác nhận tác động chính của loại thử nghiệm đối với khả năng phân biệt đối xử, được lập chỉ mục bởi d9 (F(2,58)=101.068, p, 0.{{31 }}01). Các thử nghiệm t ghép đôi chỉ ra rằng d9 đối với các thử nghiệm 1O lớn hơn đáng kể so với các thử nghiệm 1O1C1L và 3O (giá trị t 0,9391, giá trị p, 0.{{40}}01) và rằng con số tính ưu việt của d9 đối với các thử nghiệm 3O tương đối 1O1C1L có tầm quan trọng gần (t(29)=1.884, p=0.069; Hình 3D). Trong thử nghiệm 3O, pN là 0,192 (SD, 0,338%). Bởi vì phân phối này bị lệch dương, do đó vi phạm giả định về tính chuẩn (giá trị k=0,5, p, 0,001), chúng tôi đã sử dụng thử nghiệm xếp hạng có chữ ký Wilcoxon để xác định rằng trung vị của phân phối pN là đáng kể 0,0 ( z=4.7821, p, 0,001).

Biên độ ERP

Dạng sóng đối bên và cùng bên. Trong quá trình trình bày kích thích, cả ERP đối bên và cùng bên đều được điều chỉnh theo điều kiện bộ nhớ (Hình 5A, B, bảng bên trái), ANOVA hai chiều phát hiện sự tương tác đáng kể giữa tình trạng bên và điều kiện bộ nhớ (F(2,50 )=3.647, p=0.033). Ở các điện cực đối diện, ANOVA một chiều nhận thấy rằng ERP khác nhau tùy theo điều kiện bộ nhớ (F(2,50)=19.605, p, 0.001 ) và một thử nghiệm hậu kiểm cho thấy ERP nhỏ nhất trong các thử nghiệm 1O, trung bình đối với các thử nghiệm 1O1C1L và lớn nhất đối với các thử nghiệm 3O (1O so với 3O, 1O1C1L so với 3O: giá trị t . 5,199, p, 0,001; 1O so với 1O1C1L: t(25 ) =2.129; p=0.043). Ở các điện cực cùng bên, các mẫu tương tự nhau (F(2,50)=8.929, p , 0,001; 1O so với 3O, 1O1C1L so với 3O: giá trị t . 3.154, p , 0,004; 1O so với 1O1C1L: t( 25) =2.221; p=0.036). Để so sánh các thử nghiệm 1O, 1C và 1L ở các điện cực đối diện, có tác dụng chính của miền kích thích (F(2,50)=6.768, p=0.003), với các thử nghiệm t ghép đôi chỉ ra rằng biên độ ít âm hơn trong các thử nghiệm 1C so với các thử nghiệm 1O và 1L (giá trị t . 3,008, giá trị p, 0,006), nhưng không khác nhau giữa các thử nghiệm 1O và 1L (t(25) {{84} }.221, p=0.827). Không tìm thấy sự khác biệt trong ERP cùng bên (F(2,50)=0.992, p=0.378; Hình 6A, B, bảng bên trái và bảng giữa).

Trong khoảng thời gian trễ, ANOVA hai chiều đã tiết lộ sự tương tác đáng kể giữa độ trễ và tình trạng bộ nhớ (F(2,50)=5.478, p=0.0 07). Đối với các dạng sóng đối lập, ANOVA một chiều cho thấy tác động chính đáng kể của tình trạng bộ nhớ (F(2,50) {{10}}.884, p, 0.001 ), với các so sánh theo cặp tiếp theo chỉ ra rằng tín hiệu khoảng thời gian trễ đối với các thử nghiệm 3O và 1O1C1L âm hơn đáng kể so với các thử nghiệm 1O (giá trị t(25) 0,4,0, giá trị p, 0,001). Ngoài ra, và được quan tâm đặc biệt về mặt lý thuyết, tín hiệu khoảng thời gian trễ âm hơn đáng kể đối với các thử nghiệm 3O so với các thử nghiệm 1O1C1L (t(25)=3.022, p = 0.006). Đối với dạng sóng cùng bên, mô hình tương tự: ANOVA một chiều cho thấy tác động chính đáng kể của tình trạng bộ nhớ (F(2,50)=7.295, p=0.002) và so sánh theo cặp tiếp theo chỉ ra rằng tín hiệu khoảng thời gian trễ âm hơn đáng kể đối với các thử nghiệm 3O và 1O1C1L so với các thử nghiệm 1O (giá trị t (25) 0,2,0, giá trị p, 0,05) và âm hơn ở mức xu hướng đối với các thử nghiệm 3O so với các thử nghiệm 1O1C1L (t(25)=1.731, p=0.094; Hình 5C, bảng bên trái và bảng giữa). Để so sánh các thử nghiệm 1O, 1C và 1L, chỉ các dạng sóng đối lập được điều chế theo miền kích thích (F(2,50)=5.374, p=0.008), với phần tiếp theo các thử nghiệm t ghép đôi chỉ ra rằng biên độ của các thử nghiệm 1L âm hơn trong các thử nghiệm 1O và 1C (giá trị t 0,2796, giá trị p, 0,010) và các thử nghiệm 1O và 1C không khác nhau (t(25)=1. 005, p=0.324). Đối với các dạng sóng cùng bên, ANOVA một chiều cho thấy không có bằng chứng nào về bất kỳ sự khác biệt nào theo miền kích thích (F(2,50)=1.696, p=0.194; Hình 6C, bảng bên trái và bảng giữa ).

Sóng đối lập trừ sóng chênh lệch cùng bên. Trong giai đoạn trình bày kích thích, ANOVA một chiều cho thấy tác động chính của tình trạng bộ nhớ (F(2,50)=3.647, p=0.033). Các thử nghiệm t ghép đôi không tìm thấy bằng chứng nào cho thấy sự khác biệt giữa các thử nghiệm 1O và 1O1C1L (t(25)=0.482, p=0.634), bằng chứng gần như có ý nghĩa rằng các thử nghiệm 3O có biên độ lớn hơn 1O thử nghiệm (t(25)=2.019, p=0.054) và bằng chứng cho thấy thử nghiệm 3O có biên độ lớn hơn thử nghiệm 1O1C1L (t(25)=2.400, p { {32}}.024; Hình 5A, B, bảng bên phải). Để so sánh các thử nghiệm 1O, 1C và 1L, ANOVA một chiều đã tìm thấy sự khác biệt đáng kể giữa các miền kích thích (F(2,50)=11.594, p=0.0025), với phần tiếp theo- tăng các thử nghiệm t ghép đôi cho thấy rằng biên độ trong các thử nghiệm 1C thấp hơn so với các thử nghiệm 1O và 1L (giá trị t . 3,483, giá trị p, 0,002), nhưng chúng không khác nhau giữa các thử nghiệm 1O và 1L (t(25) {{57 }}.433, p=0.164; Hình 6B, bảng bên phải).

Đối với khoảng thời gian trễ (tức là CDA), ANOVA một chiều cho thấy tác động chính của tình trạng bộ nhớ (F(2,50)=5.478, p=0.{ {39}}07), với các thử nghiệm t ghép đôi chỉ ra rằng CDA cho thử nghiệm 3O có biên độ lớn hơn so với thử nghiệm 1O (t(25)=4.102, p, 0,001) và 1O1C1L so với 1O sự khác biệt thử có ý nghĩa tiệm cận (t(25)=1.923, p=0.066); Quan trọng là, CDA cho các thử nghiệm 3O và 1O1C1L không khác nhau (t(25)=1.101, p=0.282; Hình 5A, C, bảng bên phải). Để so sánh các thử nghiệm 1O, 1C và 1L, ANOVA một chiều không tìm thấy bằng chứng nào về bất kỳ sự khác biệt nào (F(2,0,50)=2.069, p=0.137; Hình 6C, bảng bên phải).

Thảo luận tạm thời

Các mẫu mô tả trong dữ liệu hành vi từ thử nghiệm 2 đã sao chép các mẫu từ thử nghiệm 1: hiệu ứng tải và hiệu suất vượt trội khi tải-3 đối với các thử nghiệm không đồng nhất so với các thử nghiệm đồng nhất. Hơn nữa, các ước tính của hai mô hình mà chúng tôi áp dụng cho những dữ liệu này nhìn chung đều thống nhất về các yếu tố gây ra hiệu ứng không đồng nhất này: cả hai đều tạo ra bằng chứng rõ ràng về vai trò ràng buộc bối cảnh trong các thử nghiệm 3O (dưới dạng lỗi hoán đổi) và bằng chứng không rõ ràng cho các thử nghiệm xen kẽ. nhiễu [độ chính xác (mô hình hỗn hợp) và d9 (TCC) đều cao hơn về mặt số lượng đối với các thử nghiệm 1O1C1L, nhưng đã đạt đến ngưỡng có ý nghĩa đối với cả hai biện pháp). Điều này làm tăng niềm tin của chúng tôi rằng sự kích thích của chúng tôi–. Việc thao túng tính đồng nhất thành công ở các yêu cầu khác nhau về ràng buộc bối cảnh.

Các phát hiện của ERP cũng sao chép các mô hình chung được quan sát trong thí nghiệm 1, cả trong quá trình trình bày mẫu và trong khoảng thời gian trì hoãn. Tầm quan trọng chính của câu hỏi ban đầu của chúng tôi, mặc dù tín hiệu khoảng thời gian trễ trong các thử nghiệm 3O lớn hơn so với các thử nghiệm 1O1C1L, nhưng điều này đúng ở cả điện cực đối bên và điện cực cùng bên, và sau khi trừ, CDA thu được không khác nhau giữa hai loại thử nghiệm. Do đó, kết quả từ thí nghiệm 2 hỗ trợ thêm cho kết luận rằng CDA không lập chỉ mục các yêu cầu ràng buộc theo ngữ cảnh của các nhiệm vụ WM.

Trong quá trình trình bày kích thích, chúng tôi lại quan sát thấy một mô hình khác với độ trễ: 3O. Sự khác biệt 1O1C1L được quan sát thấy ở các điện cực đối bên và cùng bên vẫn tồn tại sau phép trừ đối bên – ipsi. Hơn nữa, kết quả từ việc so sánh các thử nghiệm 1O, 1C và 1L trong thí nghiệm 2 làm giảm bớt mối lo ngại rằng kết quả so sánh 3O với 1O1C1L của nó có thể là do tác động kích thích: chỉ có dạng sóng đối diện được điều chế bởi miền kích thích và đó là biên độ của thử nghiệm 1L âm hơn thử nghiệm 1O và 1C. Do đó, thí nghiệm 2 tăng thêm sức mạnh cho khả năng hoạt động trong EEG liên quan đến ràng buộc ngữ cảnh có thể rõ ràng nhất trong quá trình mã hóa kích thích.

thảo luận chung

Trong hai thử nghiệm, chúng tôi đã so sánh hiệu suất với các bộ nhớ không đồng nhất và đồng nhất, một thao tác có nhu cầu thay đổi về liên kết ngữ cảnh. Mô hình tổng thể của các kết quả hành vi từ cả hai thử nghiệm chỉ ra rằng, đối với các tải lớn hơn một, hiệu suất sẽ vượt trội hơn với sự không đồng nhất so với các bộ nhớ đồng nhất. Mặc dù sự khác biệt này được phản ánh trong các tín hiệu ERP trong thời gian trễ mạnh hơn trong các thử nghiệm đồng nhất so với các thử nghiệm không đồng nhất, nhưng điều này cũng đúng đối với các điện cực cùng bên và đối bên, dẫn đến CDA không khác nhau giữa hai điều kiện. Sau khi xem xét một số giả định trong cách tiếp cận của chúng tôi, chúng tôi sẽ thảo luận về một số ý nghĩa của kết quả đối với việc diễn giải CDA và nói chung hơn là đối với sự hiểu biết của chúng tôi về VWM.

Thao tác đồng nhất

Kinh nghiệm chủ quan cho chúng ta biết rằng khi phát hiện và nhận biết một vật thể bằng mắt thường, chúng ta luôn ghi nhận vị trí của nó, cả về bản thân chúng ta hoặc về các vật thể khác trong cảnh. Thật vậy, việc mã hóa vị trí của một mục có thể là tự động và bắt buộc (Logan, 1998). Tuy nhiên, mặc dù vậy, cũng có bằng chứng cho thấy, một khi chúng được mã hóa thành WM, các đặc điểm riêng lẻ của một mục có thể được nhấn mạnh hoặc không được nhấn mạnh (Marshall và Bays, 2013). Thật vậy, logic trong quy trình của chúng tôi là mặc dù mỗi mục trong mảng 1O1C1L hoặc 2O2C1L nhất thiết phải chiếm một vị trí riêng biệt, nhưng bản chất của thăm dò bộ nhớ (thử nghiệm 1) hoặc bánh xe thu hồi (thử nghiệm 2) sẽ giảm thiểu động lực của đối tượng để giữ lại sự ràng buộc giữa mỗi mục và vị trí dùng thử duy nhất của nó. Đầu tiên, vị trí của đầu dò/bánh xe luôn phù hợp với vị trí của loại kích thích của vật phẩm đang được thử nghiệm, nghĩa là, từ góc độ chủ quan, vị trí của vật phẩm “không cần phải” được ghi nhớ, bởi vì nó sẽ được đại diện vào cuối phiên tòa. Thứ hai, do tính năng kích thích đang được thử nghiệm trên mỗi thử nghiệm được chứa rõ ràng trong đầu dò/bánh xe, nên chức năng cắt vị trí của đầu dò/bánh xe là dư thừa.

Một hệ quả trong thiết kế của chúng tôi là, hơi nghịch lý, nó lại coi thường khả năng diễn giải của một hiệu ứng vốn là dấu hiệu cho thấy sự thất bại của việc ràng buộc ngữ cảnh: lỗi hoán đổi. Nghĩa là, mặc dù tỷ lệ lỗi hoán đổi trong các thử nghiệm đồng nhất có thể được coi là chỉ số về sự thất bại của ràng buộc ngữ cảnh, nhưng nó không thể được sử dụng để so sánh với các thử nghiệm không đồng nhất vì không thể hoán đổi trong điều kiện sau. (Thật vậy, vì lý do này, chúng tôi không thể loại trừ khả năng các đối tượng cũng có thể gắn nhầm các mục vào vị trí trong một số thử nghiệm không đồng nhất.) Hơn nữa, điều quan trọng cần lưu ý khi xem xét tỷ lệ lỗi hoán đổi là độ nhạy cảm của chúng đối với mức độ ràng buộc ngữ cảnh. nhu cầu sẽ thay đổi với các yếu tố khác. Ví dụ: trong một nghiên cứu fMRI cũng sử dụng thao tác đồng nhất của bộ kích thích (3 M so với 1 M 1 1M2C), tỷ lệ lỗi hoán đổi trong điều kiện đồng nhất là nhỏ không đáng kể. Mặc dù kết quả này có thể được hiểu là sự thất bại của việc thao túng tính đồng nhất, nhưng một khả năng khác là trong 3 triệu thử nghiệm, các đối tượng đã sử dụng mức độ kiểm soát nhận thức cao hơn để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về ràng buộc bối cảnh. Phù hợp với giải pháp thay thế này, chỉ có 3 triệu thử nghiệm tạo ra tín hiệu khoảng thời gian trễ cao hơn rõ rệt ở các vùng phía trước liên quan đến việc kiểm soát WM (Gosseries và cộng sự, 2018).

Hàm ý

Cùng với nhau, kết quả từ hai thử nghiệm này trả lời một câu hỏi quan trọng về các biện pháp ERP đối với hoạt động liên quan đến WM và đưa ra một số câu hỏi mới.

CDA không phản ánh "các yếu tố không đại diện" được khuếch đại trong các bộ nhớ đồng nhất

Thông thường, CDA bắt nguồn từ các thử nghiệm trong đó tất cả các mục trong mảng bộ nhớ được rút ra từ cùng một danh mục, với màu sắc được sử dụng phổ biến nhất cho đến nay. Khi kích thước tập hợp tăng lên trong các bộ nhớ đồng nhất như vậy, nhu cầu ngày càng tăng đối với các yếu tố khác ngoài việc biểu diễn kích thích sẽ góp phần làm tăng độ khó. Điều này đã được chứng minh trong dữ liệu được trình bày ở đây bằng hiệu suất nhận dạng bị trì hoãn kém hơn trong các thử nghiệm 3O so với các thử nghiệm 1O1C1L và các thử nghiệm 5O so với các thử nghiệm 2O2C1L trong thử nghiệm 1 và bằng hiệu suất thu hồi bị trì hoãn kém hơn trong các thử nghiệm 3O so với các thử nghiệm 1O1C1L trong thử nghiệm 2. tính không đồng nhất của bộ kích thích cũng đã được báo cáo trong các nghiên cứu trước đây sử dụng các loại kích thích khác, chẳng hạn như với màu sắc và hướng so với chỉ màu sắc (Olson và Jiang, 2002), với khuôn mặt và cảnh so với chỉ khuôn mặt hoặc chỉ cảnh (Cohen et al. , 2014), và với các hướng chuyển động và màu sắc thay vì chỉ các hướng chuyển động (Gosseries và cộng sự, 2018). Bất chấp những mô hình hành vi này, việc không có sự khác biệt trong CDA từ hai điều kiện này không hỗ trợ cho đề xuất thúc đẩy nghiên cứu này, đó là CDA có thể lập chỉ mục, một phần, hoạt động của các quá trình nhận thức ngoài việc duy trì hoạt động của danh tính vật phẩm trong WM.2 Thay vào đó, những phát hiện hiện tại phù hợp với quan điểm của Hakim et al. (2019, trang 238), rằng "CDA theo dõi việc duy trì hoạt động của các tệp đối tượng, các biểu diễn dựa trên mục cho phép người quan sát tích hợp tập hợp các tính năng và nhãn được liên kết với các đối tượng trực quan." Điều quan trọng đối với khái niệm hóa này là giả định rằng "...các tệp đối tượng neo giữ biểu diễn từng tập trong một thời gian và địa điểm cụ thể và khác biệt với các giá trị đối tượng cụ thể được liên kết với nhau bởi một tệp đối tượng" Hakim et al. (2019, trang 537). Các kết quả được trình bày ở đây gợi ý rằng sự khác biệt này có thể áp dụng cho ngay cả các đối tượng đối tượng địa lý đơn lẻ, bởi vì, mặc dù CDA không nhạy cảm với việc thao túng tính không đồng nhất, các kết quả hành vi của chúng tôi cho thấy (ở cấp độ xu hướng) rằng việc biểu diễn giá trị đối tượng địa lý chính xác của một định hướng kích thích -bar đã bị suy giảm trên các thử nghiệm đồng nhất so với các thử nghiệm không đồng nhất. Do đó, mặc dù CDA theo dõi số lượng mục được lưu giữ trong bộ nhớ làm việc, nhưng có vẻ như nó không phản ánh chất lượng biểu diễn kích thích.

Các mối tương quan thần kinh của sự ràng buộc với bối cảnh vị trí ít nhất có thể tách rời một phần khỏi sự chú ý về không gian

Một số nghiên cứu (bao gồm Hakim và cộng sự, 2019) đã chỉ ra rằng CDA có thể tách rời khỏi sự chú ý về không gian. Các kết quả hiện tại gợi ý rằng điều tương tự cũng có thể đúng đối với ít nhất một số khía cạnh của sự ràng buộc giữa vị trí của một đối tượng với danh tính của nó. Nghĩa là, mặc dù đã được chứng minh rõ ràng rằng các vị trí bị chiếm giữ bởi các vật phẩm được giữ lại trong các nhiệm vụ WM không theo không gian có thể được giải mã/tái tạo từ EEG (Foster và cộng sự, 2017) và fMRI (Cai và cộng sự, 2019, 2020; Yu và cộng sự. , 2020), sự khác biệt liên quan đến tính đồng nhất trong ERP thời gian trễ được báo cáo ở đây đã được nhìn thấy ở các điện cực cùng bên ở mức tương đương với mức độ của các điện cực đối diện. Một lời giải thích khả dĩ cho điều này có thể là, mặc dù các mục trong một trường thị giác chỉ có liên quan đến bất kỳ thử nghiệm riêng lẻ nào, nhưng quy trình hoặc các quy trình nhạy cảm với tầm quan trọng ngày càng tăng của việc ràng buộc bối cảnh đối với các thử nghiệm đồng nhất đã được áp dụng cho toàn bộ cảnh thị giác. (Ngược lại, các tác động cụ thể về mặt retinotop của sự chú ý về không gian có lẽ được nhìn thấy trong các chênh lệch được phân mức được thấy ở mọi loại thử nghiệm trong hai thử nghiệm.) Khả năng thứ hai và không phải là không tương thích là các quy trình rất quan trọng đối với việc ràng buộc bối cảnh của các ưu tiên thông tin kích thích được sử dụng ở mức độ lớn hơn trong quá trình mã hóa thông tin đó vào WM (trái ngược với trong khoảng thời gian trì hoãn tiếp theo). Phù hợp với khả năng này là thực tế là, trong cả hai thử nghiệm, hiệu ứng không đồng nhất đã hiện rõ trong ERP trong khi các mảng kích thích vẫn còn trên màn hình. Hơn nữa, chỉ trong quá trình trình bày mẫu, hiệu ứng mới mạnh hơn ở các điện cực đối diện. Nếu điều này đúng thì điều này sẽ phù hợp với mệnh đề rằng trí nhớ làm việc bằng hình ảnh có thể không phải là một hệ thống bộ nhớ, mà thay vào đó có thể là một hệ thống biểu diễn hình ảnh có mục đích chung, khi cần thiết, có thể duy trì thông tin trong thời gian trễ ngắn (Luck và Vogel, 2013, trang 394). Vì lý do này, công việc trong tương lai có thể thú vị khi so sánh tác động của các thao tác ràng buộc bối cảnh đối với các thử nghiệm có và không có thời gian trì hoãn.

Về cơ bản, CDA khác với tín hiệu fMRI thời gian trễ từ IPS

Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng tín hiệu fMRI thời gian trễ từ IPS tăng đơn điệu theo tải bộ nhớ và bão hòa dung lượng bộ nhớ làm việc của một cá nhân (Todd và Marois, 2004; Xu và Chun, 2006), làm tăng khả năng tín hiệu này và CDA có thể lập chỉ mục các quá trình thần kinh cơ bản tương tự. Tuy nhiên, kết quả CDA được trình bày ở đây cho thấy sự khác biệt quan trọng giữa hai loại, bởi vì, không giống như CDA, tín hiệu fMRI thời gian trễ từ IPS rất nhạy cảm với tính đồng nhất của bộ nhớ (Gosseries và cộng sự, 2018; Cai và cộng sự, 2020 ). Vì vậy, cần thận trọng khi rút ra những suy luận ngầm về một trong những tín hiệu này dựa trên các đặc tính của tín hiệu kia.

Người giới thiệu

1. Adam KCS, Robison MK, Vogel EK (2018) Hoạt động trì hoãn tương phản theo dõi những biến động trong hiệu suất bộ nhớ làm việc. J Cogn Neurosci 30:1229–1240.

2. Bettencourt KC, Xu Y (2016) Giải mã nội dung trí nhớ ngắn hạn về thị giác khi bị phân tâm ở vùng chẩm và vùng chẩm. Nat Neurosci 19:150–157.

3. Bays PM, Catalao RFG, Husain M (2009) Độ chính xác của bộ nhớ làm việc trực quan được thiết lập bằng cách phân bổ tài nguyên dùng chung. J Vis 9 (10):7, 1–11.

4. Cai Y, Sheldon AD, Yu Q, Postle BR (2019) Sự chồng chéo và đóng góp khác biệt của vị trí kích thích và bối cảnh không gian đối với trí nhớ ngắn hạn về thị giác phi không gian. J Thần kinh học 121:1222–1231.

5. Cai Y, Fulvio JM, Yu Q, Sheldon AD, Postle BR (2020) Vai trò của liên kết vị trí-ngữ cảnh trong bộ nhớ làm việc trực quan phi không gian. eNeuro 7:ENEURO.0430-20.2020.

6. Carlisle NB, Arita JT, Pardo D, Woodman GF (2011) Các mẫu chú ý trong trí nhớ làm việc trực quan. J Thần kinh học 31:9315–9322.

7. Cohen MA, Konkle T, Rhee JY, Nakayama K, Alvarez GA (2014) Việc xử lý nhiều đối tượng thị giác bị hạn chế do sự chồng chéo trong các kênh thần kinh. Proc Natl Acad Sci U|S|A 111:8955–8960.

8. Cowan N (2001) Con số 4 kỳ diệu trong trí nhớ ngắn hạn: xem xét lại khả năng lưu trữ tinh thần. Khoa học trí tuệ hành vi 24:87– 114.

9. Delorme A, Makeig S (2004) EEGLAB: một hộp công cụ nguồn mở để phân tích động lực học EEG thử nghiệm đơn bao gồm phân tích thành phần độc lập. J Phương pháp khoa học thần kinh 134:9–21.

10. Emrich SM, Al-Aidroos N, Pratt J, Ferber S (2009) Tìm kiếm bằng hình ảnh gợi ra dấu hiệu điện sinh lý của trí nhớ làm việc thị giác. XIN VUI LÒNG 4: e8042.

11. Emrich SM, Riggall AC, LaRocque JJ, Postle BR (2013) Các mô hình hoạt động phân tán trong vỏ não cảm giác phản ánh độ chính xác của nhiều mục được duy trì trong trí nhớ ngắn hạn về thị giác. J Thần kinh học 33:6516–6523.

12. Ester EF, Sprague TC, Serences JT (2015) Các biểu diễn ghi nhớ cụ thể và kích thích vùng đỉnh và vỏ não phía trước biểu hiện ghi nhớ cụ thể trong bộ nhớ làm việc thị giác. Tế bào thần kinh 87:893–905.

13. Foster JJ, Bsale EM, Jaffe RJ, Awh E (2017) Hoạt động của dải Alpha cho thấy những biểu hiện tự phát về vị trí không gian trong trí nhớ làm việc trực quan. Curr Biol 27:3216–3223.e6.

14. Fukuda K, Mance I, Vogel EK (2015a) Điều chế công suất và sóng chậm liên quan đến sự kiện cung cấp các mối tương quan có thể tách rời của trí nhớ làm việc thị giác. J Thần kinh học 35:14009–14016.

15. Fukuda K, Woodman GF, Vogel EK (2015b) Sự khác biệt của từng cá nhân về dung lượng bộ nhớ làm việc bằng hình ảnh. Trong: Cơ chế của trí nhớ làm việc giác quan: sự chú ý và hiệu suất (Jolicoeur P, Lefebvre C, Martinez-Trujillo J, eds), trang 105–119. Amsterdam: Elsevier.

For more information:1950477648nn@gmail.com