Giải thích mối liên hệ giữa mồi lặp lại và bộ nhớ nguồn: Không có bằng chứng nào cho sự đóng góp về khả năng nhận biết hoặc lưu loát

Tiếp xúc:joanna.jia@wecistanche.com/ WhatsApp: 008618081934791

Tóm tắt trong một liên kếtkỉ niệmnhiệm vụ (đo mức độ mồi lặp lại, bộ nhớ nhận dạng và bộ nhớ nguồn), các mục được công nhận là đã nghiên cứu trước đó và nhận các quyết định nguồn chính xác cũng có xu hướng cho thấy mức độ lớn hơn của hiệu ứng mồi lặp lại. Những liên kết này đã được giải thích là phát sinh từ mộtkỉ niệmhệ thống hoặc tín hiệu, thay vì nhiều tín hiệu riêng biệt. Trong nghiên cứu này, chúng tôi kiểm tra xem liệu mối liên hệ giữa bộ nhớ nguồn và bộ nhớ nguồn có thể được giải thích theo cách khác là được thúc đẩy bởi khả năng nhận biết hay sự trôi chảy hay không. Đầu tiên chúng tôi tái tạo mối liên kết nguồn mồi cơ bản (Thí nghiệm 1). Trong Thử nghiệm 2 và 3, chúng tôi nhận thấy rằng sự liên kết vẫn tồn tại ngay cả khi nhiệm vụ được sửa đổi để các phán đoán công khai và bí mật bị loại trừ. Trong thí nghiệm 4, mối liên kết lại xuất hiện mặc dù sự trôi chảy (được đo bằng thời gian phản hồi nhận dạng) không thể ảnh hưởng đến quyết định nguồn, mặc dù mối liên kết yếu hơn đáng kể. Những phát hiện này cho thấy rằng mối liên hệ giữa bộ nhớ mồi và bộ nhớ nguồn không phải là do sự đóng góp của sự công nhận hoặc sự trôi chảy; thay vào đó, các phát hiện phù hợp với một tài khoản hệ thống đơn trong đó tín hiệu bộ nhớ chung thúc đẩy phản hồi.

Nguồn từ khóakỉ niệm; sự lặp lại mồi; sự công nhậnkỉ niệm

Kỉ niệmcó thể được thể hiện theo nhiều cách khác nhau, chẳng hạn như sự thay đổi trong nhận dạng hoặc phát hiện một mặt hàng do tiếp xúc với mặt hàng trước đó (sơn lót lặp lại trong thời gian dài) hoặc khả năng xác định xem một mặt hàng đã từng gặp phải trước đó trong một bối cảnh cụ thể hay chưa (sự công nhậnkỉ niệm). Các lý thuyết nổi bật giải thích những hiện tượng cụ thể này là do cáckỉ niệmhệ thống, tín hiệu hoặc quy trình. Theo một số tài khoản lý thuyết, mồi được điều khiển bởi một hệ thống bộ nhớ ngầm (vô thức hoặc không khai báo), trong khi bộ nhớ nhận dạng được điều khiển bởi một hệ thống rõ ràng khác biệt về chức năng và thần kinh (có ý thức hoặc khai báo)kỉ niệmhệ thống (ví dụ: Squire, 1994, 2004, 2009; Squire & Dede, 2015; Tulving & Schacter, 1990).

Cistanchecó thể cải thiệnkỉ niệm

Nhiều hệ thống này tài khoảnkỉ niệmphổ biến trong sách giáo khoa tâm lý học như là mô hình mặc định củakỉ niệm(ví dụ: Baddeley và cộng sự, 2014), và các hệ thống bộ nhớ độc lập vẫn được sử dụng để giải thích hiệu suất bộ nhớ khác biệt (ví dụ, Henson và cộng sự, 2016). Bằng chứng cho lý thuyết đa hệ thống về trí nhớ dựa trên sự phân tách chức năng và thần kinh giữa các nhiệm vụ (ví dụ: Craik và cộng sự, 1994; Jacoby & Dallas, 1981; Schacter và cộng sự, 2007; Squire, 2009; Staresina và cộng sự, 2011 ), mặc dù có bằng chứng thách thức những phát hiện và / hoặc suy luận này (ví dụ, Addante, 2015; Berry và cộng sự, 2014; Buchner & Wippich, 2000; Dunn, 2003; Lukatela và cộng sự, 2007; Meier và cộng sự, 2009 ; Mulligan & Osborn, 2009; Ostergaard, 1992; Poldrack, 1996; Thakral và cộng sự, 2016).

Phản biện đối với mô hình nhiều hệ thống củakỉ niệmlà biểu hiện bộ nhớ trong các tác vụ khác nhau, chẳng hạn như mồi và nhận dạng, dựa trên cùng một tín hiệu bộ nhớ cơ bản. Theo tài khoản như vậy, độ bền bộ nhớ cao hơn cho một mục phải đồng thời được kết hợp với bộ nhớ mồi lớn hơn và bộ nhớ nhận dạng cao hơn. Berry và cộng sự. (2012) đã thử nghiệm tài khoản này bằng cách sử dụng mô hình bộ nhớ nhận dạng và mồi liên kết trong đó, đối với mỗi mục trong thử nghiệm, những người tham gia được yêu cầu xác định một từ khi nó được làm rõ qua mặt nạ (để cung cấp thước đo mồi) và đưa ra đánh giá công nhận về một thang từ nhất định-mới đến nhất định-cũ. Phù hợp với mô hình một hệ thống, họ nhận thấy rằng việc xác định các mặt hàng được đánh giá là cũ nhanh hơn so với các mặt hàng được đánh giá là mới; hiệu ứng mồi, như được đo trên tất cả các mục được nghiên cứu, lớn hơn hiệu ứng mồi đối với các mục không được nhận dạng và các RT nhận dạng (thời gian phản hồi) có xu hướng giảm khi độ tin cậy nhận dạng tăng lên. Điều này kể từ đó đã được lặp lại nhiều lần và được xác nhận trong mô hình chính thức (ví dụ: Berry và cộng sự, 2006, 2008a, 2008b, 2010; 2014; 2017; Mazancieux và cộng sự, 2019; Ward và cộng sự, 2013; xem Shanks & Berry , 2012, để đánh giá).

Nicholas Lange và Christopher J Berry

1 Khoa Tâm lý, Đại học Warwick, Coventry, Vương quốc Anh

2 Khoa Tâm lý, Đại học Plymouth, Plymouth, Vương quốc Anh

Tuy nhiên, theo một số tài khoản ghi nhậnkỉ niệm, bản thân bộ nhớ nhận dạng được thúc đẩy bởi hai quá trình: hồi ức và quen thuộc (ví dụ, Yonelinas, 2002). Trong khi sự hồi tưởng phụ thuộc vào sự truy xuất rõ ràng của bộ nhớ, sự quen thuộc thường được lập luận là được thúc đẩy bởi sự lặp lại mồi (ví dụ, Jacoby & Dallas, 1981; Mandler, 1980). Điều này có nghĩa là sự liên kết của bộ nhớ mồi và bộ nhớ nhận dạng có thể được thúc đẩy bởi thành phần ngầm định được chia sẻ này và đặt ra câu hỏi liệu cùng một tín hiệu bộ nhớ có thể thúc đẩy hiệu suất trong bộ nhớ mồi hay không vàkỉ niệmnhiệm vụ mà theo truyền thống được coi là phụ thuộc vào bộ nhớ rõ ràng.

Do đó, trong nghiên cứu của Lange và cộng sự (2019), chúng tôi đã mở rộng công việc lập mô hình và hành vi của Berry và cộng sự. (2012) sang nguồnkỉ niệm. Trong nguồnkỉ niệmnhiệm vụ, những người tham gia được yêu cầu truy xuất bối cảnh chính xác mà một mục đã được nghiên cứu, chẳng hạn như liệu nó được hiển thị bằng phông chữ màu đỏ hay xanh lam, ở trên cùng hoặc dưới cùng của màn hình, trên nền bãi biển hoặc rừng cây. Những nhiệm vụ này không thể được giải quyết bằng cách dựa vào sự quen thuộc mà yêu cầu truy xuất rõ ràng thông tin tưởng niệm (nhưng xem Diana và cộng sự, 2008; Taylor & Henson, 2012). Trong nhiệm vụ mở rộng này, những người tham gia nghiên cứu được hiển thị các từ ở đầu hoặc cuối màn hình. Chứng thực, những người tham gia đầu tiên xác định một mục khi nó được làm rõ qua mặt nạ, sau đó đưa ra xếp hạng độ tin cậy công nhận, tiếp theo là xếp hạng độ tin cậy của nguồn. Chúng tôi đã sao chép các phát hiện về mối liên hệ giữa bộ nhớ mồi và bộ nhớ nguồn và quan sát mối liên kết tương tự của bộ nhớ mồi và bộ nhớ nguồn: các mục có quyết định nguồn chính xác cũng có xu hướng có RT nhận dạng nhanh hơn (đối với các phát hiện tương tự bằng cách sử dụng nhiệm vụ thu hồi làm nhiệm vụ bộ nhớ nguồn, xem Mazancieux et al., 2019, Exp 1).

Những kết quả này phù hợp với mộtkỉ niệmtín hiệu phản hồi cơ bản ở nơi lớn hơnkỉ niệmsức mạnh của một mặt hàng có nhiều khả năng được liên kết với mồi lớn hơn, các phán đoán công nhận "cũ" chính xác và các phán đoán nguồn chính xác. Trong khi giả định cốt lõi của một tín hiệu bộ nhớ đơn lẻ hoặc nhiều tín hiệu bộ nhớ độc lập là trung tâm của các dự đoán về sự liên kết của các tác vụ bộ nhớ đó, thì các giả định bổ trợ về ánh xạ phản hồi mô tả cách phản hồi trong một tác vụ thay đổi với phản hồi trong một tác vụ khác. Trong ánh xạ phản hồi tiêu chuẩn, các phản hồi được giả định là được thực hiện độc lập với nhau. Ví dụ, đối với sự kết hợp của bộ nhớ nguồn và bộ nhớ mồi, điều này có nghĩa là cường độ của hiệu ứng mồi phải tăng một cách đơn điệu từ "chắc chắn- (quyết định nguồn không chính xác)" thành "chắc chắn- (quyết định nguồn chính xác)." 1 Tuy nhiên, trong tất cả Các thử nghiệm của Lange và cộng sự (2019), mồi có xu hướng cao nhất ở cả hai điểm cuối của thang đánh giá và thấp nhất ở điểm giữa của thang. Nói cách khác, mồi tăng lên cùng với sự tin tưởng ngày càng tăng vào quyết định nguồn, bất kể quyết định đó là đúng hay sai.

cistanche để bán

Với xếp hạng bộ nhớ nguồn theo xếp hạng nhận dạng trong nhiệm vụ của chúng tôi, chúng tôi đã xem xét liệu mô hình không mong đợi này trong mối liên kết giữa bộ nhớ nguồn và bộ nhớ nguồn có phải là do xếp hạng nhận dạng trước xếp hạng độ tin cậy nguồn hay không, nghĩa là không thực hiện phản hồi nhận dạng và bộ nhớ nguồn. một cách độc lập. Có cơ sở rõ ràng rằng có một số phụ thuộc giữa xếp hạng nguồn và mức độ công nhận, do đó các quyết định nguồn được đưa ra với độ tin cậy cao sẽ có nhiều khả năng xảy ra hơn khi các quyết định công nhận được đưa ra với độ tin cậy cao (ví dụ: Hautus và cộng sự, 2008; Starns và cộng sự ., 2013) và đây là hệ quả của không chỉ là tín hiệu bộ nhớ được chia sẻ (Starns & Ksander, 2016). Mô hình nhận dạng và bộ nhớ nguồn kết hợp điều này bằng cách cho phép các tiêu chí quyết định nguồn hoặc ánh xạ phản hồi thay đổi theo xếp hạng nhận dạng (ví dụ: Hautus và cộng sự, 2008; Klauer & Kellen, 2010; Onyper và cộng sự, 2010). Khi chúng tôi điều chỉnh ánh xạ phản hồi để bao gồm sự phụ thuộc giữa các phản hồi này, mô hình đơn hệ thống của các nhiệm vụ bộ nhớ liên kết của chúng tôi đã phát hiện ra rằng các quyết định nguồn chính xác có liên quan đến mồi lớn hơn các quyết định nguồn sai về tổng thể và việc mồi tăng lên cùng với độ tin cậy của nguồn bất kể về việc liệu phản hồi nguồn có chính xác hay không.

Một khả năng là dự đoán tốt hơn của mô hình với ánh xạ phản hồi thay đổi là bằng chứng cho thấy quá trình cơ bản làm phát sinh các đặc tính cụ thể của mối liên hệ giữa bộ nhớ nguồn và bộ nhớ nguồn là sự phụ thuộc quyết định của xếp hạng bộ nhớ nguồn vào xếp hạng bộ nhớ nhận dạng trước đó. Trong bài viết này, chúng tôi đã tìm cách kiểm tra điều này theo kinh nghiệm. Nếu xếp hạng độ tin cậy của bộ nhớ nguồn thay đổi với xếp hạng độ tin cậy nhận dạng, thì việc xóa xếp hạng độ tin cậy nhận dạng sẽ loại bỏ thành kiến ​​mang tính quyết định đó. Sau đó, về tổng thể, các quyết định nguồn chính xác vẫn nên gắn liền với việc xác định nguồn gốc lớn hơn các quyết định nguồn không chính xác (phù hợp với giả định cốt lõi của mô hình đơn hệ thống), nhưng việc đặt mồi bây giờ nên tăng dần khi sự tin tưởng ngày càng tăng vào quyết định nguồn chính xác. Thí nghiệm 1 là một bản sao của Thí nghiệm 2 của Lange và cộng sự. (2019) để thiết lập lại mô hình quan sát trước đây về sự liên kết của bộ nhớ nguồn và mồi. Sau đó, chúng tôi tìm cách xác định xem liệu mối liên kết có tồn tại ngay cả khi các phán đoán công khai (Thử nghiệm 2) và bí mật (Thử nghiệm 3) bị loại trừ hay không. Trong Thử nghiệm 4, bằng cách đo lường các quyết định về nguồn và mồi trong các giai đoạn riêng biệt, thay vì xen kẽ, chúng tôi đã kiểm tra xem liệu mối liên kết giữa nguồn mồi có tồn tại trong các điều kiện mà các yếu tố khác, như mức độ nhận biết trôi chảy, sẽ không ảnh hưởng đến quyết định nguồn hay không.

Thí nghiệm 1

Người tham gia phương pháp.

Ba mươi sáu cá nhân (7 nam; M tuổi =24. 2 0, SD =9. 52) đã tham gia thử nghiệm với khoản thanh toán £ 8. Cỡ mẫu này cung cấp sức mạnh 0. 8 để phát hiện hiệu ứng cỡ trung bình trong thiết kế các biện pháp lặp lại với hai mức (tức là DZ của Cohen xấp xỉ bằng 0,48) dựa trên các tính toán cho một nghiên cứu thử nghiệm. Chúng tôi đã sử dụng cùng một cỡ mẫu trong mỗi thử nghiệm tiếp theo. Những người tham gia mỗi thử nghiệm được tuyển chọn bằng cách sử dụng một nhóm tham gia của Đại học Plymouth. Đạo đức đã được phê duyệt bởi hội đồng đạo đức của Đại học Plymouth. Tất cả những người tham gia đã cung cấp sự đồng ý trước khi tham gia thử nghiệm.

Vật liệu. Nhóm kích thích bao gồm 384 từ có tần số thấp bốn chữ cái, được chọn từ cơ sở dữ liệu tâm lý của Hội đồng Nghiên cứu Y khoa (Coltheart, 1981). Tần suất xuất hiện dao động từ 1 đến 13 phần triệu, và không có ràng buộc về tính cụ thể hoặc khả năng tưởng tượng. Các thuật ngữ cổ xưa và thông tục đã bị loại trừ. Đối với mỗi người tham gia, 176 từ được chỉ định ngẫu nhiên để làm kích thích cũ, 176 từ khác được chọn làm kích thích mới, và 32 từ khác được chọn làm kích thích xuất hiện trong các thử nghiệm đệm lần đầu và gần đây trong giai đoạn nghiên cứu.

Thủ tục. Khi bắt đầu thử nghiệm, những người tham gia đã hoàn thành sáu thử nghiệm thực hành về nhiệm vụ nhận dạng liên tục (CID; Berry và cộng sự, 2012; Feustel và cộng sự, 1983; Lange và cộng sự, 2019; Stark & ​​McClelland, 2 {{7} }) để tự làm quen với nhiệm vụ trước khi thử nghiệm. Quy trình CID giống như quy trình của Lange và cộng sự. (2019). Trong mỗi thử nghiệm CID, một từ duy nhất được hiển thị trong khoảng thời gian dài hơn và lâu hơn, trở nên rõ ràng hơn theo thời gian. Những người tham gia được hướng dẫn nhấn phím Enter ngay khi họ chắc chắn rằng họ có thể xác định từ chính xác. Độ chính xác và tốc độ đã được nhấn mạnh trong hướng dẫn nhiệm vụ. Khi bắt đầu mỗi thử nghiệm, một mặt nạ cố định "####" được hiển thị bằng phông chữ Courier 24- point trong 1.000ms. Tiếp theo, từ được trình bày bằng phông chữ Courier 20- point cho 16,7ms (một lần làm mới màn hình ở 60Hz). Mặt nạ sau đó được trình bày trong 233,3ms, tạo thành một khối trình bày 250ms. Có ba mươi khối trình bày 250ms. Thời gian kích thích tăng 16,7ms trên mỗi khối thay thế và mặt nạ luôn được hiển thị trong phần còn lại của khối 250ms. Do đó, mỗi thử nghiệm CID có khả năng dài 7.500 mili giây nhưng có thể kết thúc sớm khi người tham gia nhấn phím Enter. Khi nhấn phím Enter, mặt nạ sau đó được hiển thị lại trong 16,7 mili giây. Tiếp theo, một hộp có đường viền màu trắng được đưa ra cho người tham gia biết rằng họ phải gõ từ trên bàn phím. Các phím bấm được hiển thị trong hộp. Những người tham gia được yêu cầu nhấn Enter sau khi nhập từ để chuyển sang thử nghiệm tiếp theo.

Giai đoạn nghiên cứu. Những người tham gia được thông báo rằng họ sẽ thấy các từ được trình bày bên dưới hoặc phía trên giữa màn hình trong một khoảng thời gian ngắn và nhiệm vụ của họ là ghi nhớ vị trí của mỗi từ để làm bài kiểm tra sau này. Những người tham gia đã hoàn thành tám khối nghiên cứu-kiểm tra, chúng giống hệt nhau ngoại trừ các tác nhân kích thích trong mỗi khối là duy nhất. Vào đầu mỗi khối nghiên cứu, một tiền tố "cộng" được hiển thị trong 5 0 0 mili giây ở giữa màn hình. Các từ được trình bày trong 2 s mỗi từ, với một nửa trong số chúng được trình bày 0. 9 cm dưới điểm cố định trung tâm (tức là, làm giảm góc nhìn thẳng đứng xấp xỉ 0,69 độ, từ khoảng cách xem khoảng 75 cm) và nửa còn lại 0,9cm trên điểm định hình. Khoảng thời gian giữa các lần kích thích là 100ms. Việc gán các từ cho vị trí và thứ tự trình bày được thực hiện ngẫu nhiên giữa những người tham gia. Những người tham gia đã hoàn thành 26 thử nghiệm nghiên cứu cho mỗi khối, với hai thử nghiệm đầu tiên và cuối cùng trong mỗi khối được chỉ định là thử nghiệm đệm trước và sau. Các kích thích đệm không được trình bày lại trong thí nghiệm.

Giai đoạn thử nghiệm. Tiếp theo, các hướng dẫn đã được trình bày cho giai đoạn thử nghiệm CID-RS đầu tiên (tức là CID với các phán đoán Nguồn và Nhận biết). Những người tham gia được thông báo rằng họ sẽ lại hoàn thành các thử nghiệm nhận dạng và một số từ thuộc nhóm nghiên cứu trước đó và một số là từ mới. Họ được thông báo rằng họ phải quyết định xem từ đó là mới (tức là chưa được hiển thị trước đó) hay cũ (tức là đã nghiên cứu) sau mỗi lần nhận dạng và cho biết liệu từ đó đã được hiển thị trước đó ở cuối hay trên cùng của màn hình hay chưa. Họ đã được thông báo để đưa ra phán đoán về vị trí đó ngay cả đối với các mặt hàng họ chỉ ra là mới và có thể đoán nếu không chắc chắn. Những người tham gia được cho biết rằng một nửa số từ sẽ là mới và một nửa sẽ là cũ, một nửa số từ cũ được trình bày ở cuối màn hình và một nửa được trình bày ở trên cùng. Có 44 thử nghiệm trong mỗi khối thử nghiệm, bao gồm 22 mục cũ và 22 mục mới. Trong mỗi thử nghiệm, một từ được hiển thị ở giữa màn hình bằng cách sử dụng quy trình CID tương tự như trong các thử nghiệm thực hành. Sau khi những người tham gia nhận dạng, từ này được thay thế bằng một thăm dò nhận dạng ("Từ mới hay cũ?") Và thang đánh giá ("1= chắc chắn là mới, 2= có thể là mới, {{6 }} đoán mới, 4= đoán cũ, 5= chắc cũ, 6= chắc cũ "). Sau khi những người tham gia đưa ra đánh giá nhận dạng của họ, một thăm dò bộ nhớ nguồn được đưa ra ("Từ được trình bày ở cuối hay trên cùng?") Với thang đánh giá ("1= chắc chắn dưới, 2= có thể là dưới cùng, { {12}} đoán dưới cùng, 4= đoán trên, 5= có thể là trên cùng, 6= chắc chắn là trên cùng "). Những người tham gia sử dụng các phím số từ 1 đến 6 trên phần chính của bàn phím QWERTY để đánh giá nhận dạng và các phím số trên bàn phím số để đánh giá bộ nhớ nguồn. Hình dán đã được thêm vào bàn phím số với các mũi tên lên cho biết phản hồi "trên cùng" và mũi tên xuống cho biết phản hồi "dưới cùng". Sau khi đưa ra phán đoán về bộ nhớ nguồn của họ, một lời nhắc được đưa ra hướng dẫn người tham gia nhấn phím Enter để bắt đầu thử nghiệm tiếp theo. Sau khi hoàn thành khối kiểm tra, những người tham gia được trình bày với khối nghiên cứu tiếp theo. Sau khi hoàn thành khối thử nghiệm cuối cùng, thử nghiệm đã kết thúc.

Sàng lọc ban đầu của các thử nghiệm nhận dạng. Trong thử nghiệm này và những thử nghiệm tiếp theo, một thử nghiệm không được đưa vào phân tích nếu một từ bị nhận dạng sai trong giai đoạn nhận dạng của thử nghiệm hoặc các phản hồi nhận dạng quá nhanh hoặc quá chậm. Các phản hồi nhận dạng đã được sửa chữa đối với các lỗi đánh máy nhỏ (ví dụ: trong đó một số hoặc một ký hiệu được gõ sau từ được nhập chính xác). Một người tham gia đã bị loại ở giai đoạn này vì họ không cố gắng xác định bất kỳ từ nào trong khối nghiên cứu-kiểm tra đầu tiên. Nhìn chung, tỷ lệ các thử nghiệm xác định sai sau khi sửa lỗi đánh máy là thấp (M =3. 05 phần trăm, SD =2. 58), cũng như tỷ lệ các thử nghiệm mà người tham gia không đưa ra phản hồi ( M =0. 19 phần trăm, SD =0. 78). Tỷ lệ các thử nghiệm trong đó RT nhận dạng nhỏ hơn 200ms hoặc lớn hơn ba độ lệch chuẩn trên RT nhận dạng trung bình (trong người tham gia) cũng thấp (M =1. 22 phần trăm thử nghiệm, SD {{13} } .49). Theo Lange et al. (2019), bốn loại thử nghiệm này không được phân tích thêm. Điều này để lại đủ số lượng bản dùng thử hợp lệ cho tất cả các cá nhân (M =95. 54, SD =2. 52, Min =88. 07 phần trăm).

Đo. Tất cả các phân tích được thực hiện trong R (R Core Team, 2019). Đối với tất cả các so sánh thống kê có liên quan, chúng tôi đã loại trừ những người tham gia theo danh sách nếu họ thiếu dữ liệu trong bất kỳ ô nào của phân tích đó. Phân tích phương sai (ANOVA) được tính toán bằng cách sử dụng hàm aov _ car trong gói apex (Singmann và cộng sự, 2020), với độ tương phản post hoc được tính với giá trị trung bình (Lenth, 2020). Mức độ tự do đã được sửa chữa do vi phạm hình cầu khi cần thiết bằng cách sử dụng hiệu chỉnh Greenhouse-Geisser. Mức alpha của 0,05 được sử dụng cho tất cả các phân tích thống kê và tất cả các phép thử t đều có hai mặt. Chúng tôi cũng đã tiến hành các phân tích Bayes tương đương và báo cáo các yếu tố Bayes (BF) cho tất cả các bài kiểm tra thường xuyên được báo cáo, sử dụng gói BayesFactor (Morey & Rouder, 2018), với các giá trị gốc mặc định của gói cho tất cả các bài kiểm tra. Chúng tôi báo cáo các kích thước ảnh hưởng sau: ηP2 đối với ANOVA, DZ của Cohen (DZ; chênh lệch trung bình của hai số đo phụ thuộc, chia cho độ lệch chuẩn trung bình của sự khác biệt của hai số đo) đối với kiểm định t. Các thử nghiệm được tổng hợp trên các khối nghiên cứu-kiểm tra cho tất cả các phân tích.

Hiệu ứng mồi được tính bằng RT nhận dạng trung bình cho các mặt hàng mới trừ đi RT nhận dạng trung bình cho các mặt hàng cũ. Phân biệt nhận dạng được đo bằng d ′ (từ đó gọi là nhận dạng d ′), được tính là z (p ["old"|old]) - z (p ["old"|new]), trong đó p ("old "| cũ) {{0}} (số lần truy cập cộng với 0. 5) / (số mục cũ cộng với 1) và p (" cũ "| mới)=( số lượng cảnh báo sai cộng với {{1 0}}. 5) / (số mục mới cộng với 1), theo Snodgrass và Corwin (1988). Mẫu kết quả cho Pr, là thước đo phân biệt trong mô hình hai ngưỡng cao và được tính là p ("old"|old) —p ("old"|new), là như nhau, vì vậy chúng tôi chỉ báo cáo công nhận d ′ trong suốt. Độ chệch phản hồi nhận dạng được đo bằng c (từ đó được gọi là công nhận c), được tính bằng - 0. 5 * (z (p ["old"|old]) cộng với z (p ["old"|Mới])). Sự phân biệt nguồn được đo bằng d ′ (từ đó được gọi là nguồn d ′). Đối với biện pháp này, các mục đầu nguồn được chỉ định tùy ý làm mục tiêu và các mục cuối nguồn là nontargets; do đó, nguồn d ′=z (p ["top"|top]) - z (p ["top"|bottom]), trong đó p ("top"|top)=(số trong số các câu trả lời chính xác hàng đầu cộng với 0. 5) / (số mục trên cùng của nguồn cộng thêm 1) và p ("trên cùng"|dưới cùng)=(số câu trả lời không chính xác trên cùng cộng với 0,5) / (số trong số các mục dưới cùng của nguồn cộng với 1). Mẫu kết quả về độ chính xác của nguồn — được tính bằng (số mục "trên cùng"|trên cùng cộng với số "dưới cùng"|mục dưới cùng) / số mục cũ — giống nhau, vì vậy chỉ có mục trước được báo cáo. Độ chệch nguồn được đo bằng c (từ đó được gọi là nguồn c) và được tính bằng −0,5 * (z (p ["top"|top]) cộng với z (p ["top"|bottom])).

Đối với phân tích nhận dạng RTs được phân loại theo xếp hạng độ tin cậy của nguồn, các phản hồi được thu gọn trên các mục nguồn trên cùng và cuối nguồn. Xếp hạng nguồn 3, 2 và 1 cho các mục dưới cùng và 4, 5 và 6 cho các mục trên cùng tạo thành các quyết định nguồn chính xác với độ chắc chắn ngày càng tăng của phản hồi, trong khi xếp hạng nguồn 4, 5 và 6 cho các mục cuối nguồn và 3, 2 và 1 cho các mục đầu nguồn tạo thành các quyết định về nguồn không chính xác. Độ tin cậy của các biện pháp. Nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng điều quan trọng là phải xem xét độ tin cậy tương đối của các tác vụ trí nhớ trực tiếp và gián tiếp khi so sánh hiệu suất tác vụ (Buchner & Wippich, 2000). Theo đó, các tương quan giữa hai nửa được sử dụng để xác định độ tin cậy của các biện pháp mồi, nhận biết và nguồn trong tất cả các thí nghiệm. Để tính toán những điều này, trước tiên chúng tôi chia dữ liệu từ mỗi người tham gia thành các thử nghiệm số lẻ và số chẵn, sau đó tính toán hiệu ứng mồi, nhận dạng d ′ và nguồn d ′ trong mỗi nửa. Các mối tương quan giữa hai nửa sau đó được đưa ra dưới dạng tương quan Pearson giữa hiệu suất trong mỗi nửa giữa những người tham gia. Trong Thử nghiệm 1, chúng lớn và quan trọng, đang mồi, r (33) =. 90, tr<.001, bf="1.94" ×="" 109="" ;="" recognition="" d′,="" r(33)=".90,"><.001, bf="3.55" ×="" 109="" ;="" source="" d′,="" r(33)=".81,"><.001, bf="7.70" ×="">

cistanche để bán

Kết quả

Xem xét các mức hiệu suất tổng thể đầu tiên của bộ nhớ, hiệu ứng mồi, nhận dạng d ′ và nguồn d ′ đều vượt quá cơ hội (0): M mồi =247 ms, SE =34, t (34 ) =7. 17, tr<.001, d="1.22," bf="5.11" ×="" 105;="" m="" recognition="" d′="1.23," se="0.10," t(34)="12.02,"><.001, d="2.03," bf="8.61" ×="" 1010;="" m="" source="" d′="0.80," se="0.11," t(34)="7.48,"><.001, d="1.26," bf="1.16" ×="" 106="" .="" table="" 1="" shows="" the="" mean="" identification="" rt="" for="" new="" and="" old="" items,="" and="" also="" the="" mean="" hit="" rate="" and="" false="" alarm="" rate="" for="" recognition="" and="" source="" decisions.="" neither="" recognition="" nor="" source="" responding="" was="" biased="" overall="" (recognition="" c="−0.04," se="0.04," t(34)="0.98," p=".33," d="0.17," bf="0.28;" source="" c="0.01," se="0.05," t(34)="0.11," p=".91," d="0.02," bf="">

Đã có bằng chứng về mối tương quan giữa các thước đo tổng thể này, mặc dù điều này chỉ là đáng kể đối với sự liên kết giữa nhận dạng và bộ nhớ nguồn (mồi và nhận dạng d ′, r (34) =. 35, p =. 041 , BF =2. 32; mồi và nguồn d ′, r (34) =. 33, p =. 056, BF =1. 84; nhận dạng d ′ và nguồn d ′, r (34) =. 82, tr<.001, bf="1.82" ×="" 106="" ).="" as="" in="" lange="" et="" al.'s="" (2019)="" study,="" we="" expected="" associations="" between="" priming="" and="" source="" memory="" to="" be="" evident="" when="" broken="" down="" according="" to="" the="" source="" decision.="" we="" consider="" two="" aspects="" of="" the="" data:="" (a)="" the="" difference="" in="" the="" magnitude="" of="" the="" priming="" effect="" for="" items="" with="" correct="" and="" incorrect="" source="" decisions,="" and="" (b)="" how="" the="" priming="" effect="" varies="" with="" participants'="" confidence="" in="" their="" source="">

Đầu tiên, hiệu ứng mồi đối với các mặt hàng có quyết định nguồn chính xác lớn hơn đáng kể so với các mặt hàng có quyết định nguồn không chính xác (M chênh lệch=71 ms, SE=24), t (34)=3. { {4}}, p <.005, d="0." 51,="" bf="7." 76),="" xem="" phía="" bên="" trái="" của="" hình="" 1a).="" sự="" khác="" biệt="" này="" là="" đồng="" nhất="" giữa="" các="" cá="" nhân,="" có="" mặt="" ở="" 69="" phần="" trăm="" người="" tham="">

Thứ hai, chúng tôi đã kiểm tra các RT nhận dạng để tìm ra các quyết định nguồn chính xác và không chính xác dựa trên mức độ tin cậy của những người tham gia. Phân tích này chỉ giới hạn ở các mục được nghiên cứu, tức là các mục có thể được kết hợp với một quyết định nguồn đúng và không chính xác. Bảng 2 cho thấy số lượng mục trung bình ở mỗi cấp độ của phân tích này. Vui lòng xem tài liệu bổ sung để phân tích mối quan hệ của Nhận dạng RT và độ tin cậy của nguồn đối với các mặt hàng mới. RTs nhận dạng có xu hướng giảm (tức là hiệu ứng mồi lớn hơn) khi độ tin cậy vào quyết định nguồn tăng lên, như được thể hiện ở phía bên phải của Hình 1a. Xu hướng này được xác nhận trong 3 (độ tin cậy nguồn: đoán, có thể, chắc chắn) × 2 (quyết định nguồn: đúng, không chính xác) các biện pháp lặp lại ANOVA, mang lại hiệu quả chính đáng kể của độ tin cậy nguồn, F (1,63, 48,77) {{9 }}. 62, MSE =70, 424, tr<.001, ηp2=".28," bf="9.79×102." four="" participants="" could="" not="" be="" included="" in="" this="" anova="" because="" they="" had="" zero="" responses="" for="" particular="" cells="" of="" the="" analysis="" (hence="" n="31" for="" this="" analysis).="" post="" hoc="" analyses="" confirmed="" a="" significant="" linear="" trend,="" t(43)="4.82,"><.001, with="" higher-level="" trends="" not="" significant="" (p="">.89). Các quyết định nguồn được đánh giá độ tin cậy cao có liên quan đến việc xác định nhanh hơn các quyết định nguồn được đánh giá độ tin cậy thấp, p<.001 (the="" remaining="" comparisons,="" bonferroni-adjusted,="" p="">.043). Không có ảnh hưởng chính của quyết định nguồn, F (1, 30) =1. 14, MSE =32431, p =. 29, ηP 2=. 04, BF { {10}}. 22, hoặc tương tác, F (2, 60) =1. 16, MSE =40521, p =. 32, ηP 2=. 04, BF =0. 23.

Tóm lại, trong thí nghiệm này, chúng tôi cũng nhân rộng mối liên hệ giữa bộ nhớ mồi và bộ nhớ nhận dạng được chỉ ra bởi Berry et al. (2012) và Lange et al. (2019). Đối với các mặt hàng cũ, việc xác định các mặt hàng được đánh giá là cũ nhanh hơn so với các mặt hàng được đánh giá là mới, M chênh lệch =210 ms, SE =51, t (34) =4. 15, p<.001, dz="0.70," bf="127," and="" identification="" rts="" decreased="" with="" increasing="" recognition="" confidence=""><.001, though=""><.015 for="" quadratic="" and="" cubic="" trends).="" for="" new="" items,="" there="" was="" no="" clear="" evidence="" for="" an="" effect="" of="" fluency,="" that="" is,="" m="" difference="" in="" identification="" rt="" to="" new="" items="" judged="" old="" and="" new="48ms," se="25," t(34)="1.95," p=".060," dz="0.33," bf="0.98," though="" overall="" identification="" rts="" decreased="" with="" increasing="" recognition="" confidence=""><.001, all="" higher-level="" contrasts:="" p="">.050).

Thảo luận

Những kết quả này phù hợp với kết quả của Lange et al. (2019), cho thấy khả năng bắt mồi cao hơn cho các quyết định nguồn đúng hơn là không chính xác và khả năng bắt mồi cao hơn với độ tin cậy ngày càng tăng bất kể quyết định nguồn là gì. Chúng tôi cũng nhân rộng sự liên kết hiện đã được thiết lập tốt của bộ nhớ mồi và nhận dạng trong mô hình này (ví dụ: Berry và cộng sự, 2012). Sau khi thiết lập mối liên hệ giữa mồi và nguồn, bây giờ chúng ta quay sang kiểm tra xem xếp hạng độ tin cậy công nhận có phải là trọng tâm trong bản chất của mối liên kết này hay không. Đây là giả định lý thuyết làm cơ sở cho việc lập bản đồ phản ứng đã điều chỉnh trong mô hình đơn hệ thống của Lange et al. (2019). Trong tất cả các thử nghiệm sau, chúng tôi sẽ không đưa ra xếp hạng công nhận từ những người tham gia. Ngoài ra, trong Thử nghiệm 3 và 4, chúng tôi cũng sẽ hạn chế các phán đoán nhận dạng bí mật, tức là các phán đoán về độ cũ của một vật phẩm trong trường hợp không có hướng dẫn để làm như vậy, bằng cách chỉ hiển thị các vật phẩm cũ khi thử nghiệm.

cistanche để bán