مساهمة الذاكرة العرضية طويلة المدى في الذاكرة العاملة للربط

خلاصة: التجارب الحالية تدعم استنتاجين حول الحد الأقصى لسعة الذاكرة العاملة (WM). أولاً ، يقدمون دليلاً على فرضية الربط ، قدرة WM محدودة بالتداخل بين الارتباطات ولكن ليس العناصر. ثانيًا ، أظهروا أن LTM العرضي يساهم بشكل كبير في ذاكرة الربط عندما يتم تمديد سعة WM إلى الحد الأقصى بواسطة أحجام مجموعة أكبر. اختبرنا الذاكرة الفورية لمجموعات من أزواج الكلمات والصور. مع زيادة حجم المجموعة ، انخفضت ذاكرة الارتباطات بشكل أسرع من ذاكرة العناصر ، كما تنبأت فرضية الربط. ومع ذلك ، في أحجام المجموعة الأعلى ، كان الأداء أكثر استقرارًا مما كان متوقعًا من ذاكرة محدودة السعة ، مما يشير إلى مساهمة الذاكرة العرضية طويلة المدى (LTM) للتحايل على حد سعة WM. لدعم هذه الفرضية ، نظهر تفككًا مزدوجًا لمساهمات WM و LTM العرضي للذاكرة الملزمة: تأثر الأداء بأحجام معينة أكبر من 3 بشكل خاص بالتداخل الاستباقي - ولكنه كان محصنًا من التأثيرات من التأخير المليء بالمشتت. في المقابل ، لم يتأثر الأداء في الحجم المحدد 2 بالتداخل الاستباقي ولكنه تضرر من التأخير المليء بالمشتت.

تجربة Cistanche - تحسين الذاكرة

1 المقدمة

في نظريات الذاكرة البشرية ، غالبًا ما يتم التمييز بين الذاكرة العاملة (WM) والذاكرة طويلة المدى (LTM). يُفهم WM على أنه نظام ذو سعة محدودة يحمل التمثيلات العقلية المتاحة للمعالجة ، بينما يتم تخزين معلومات LTM بشكل دائم بسعة غير محدودة (كوان ، 2008). تظهر كل من WM و LTM تداخلًا بنيويًا ووظيفيًا كبيرًا (Eriksson، Vogel، Lansner، Bergstr¨om، & Nyberg، 2015؛ Lewis-Peacock & Postle، 2008؛ Ranganath، 2006؛ Ranganath & Blumenfeld، 2005؛ Ranganath، Cohen، & Brozinsky، 2005) والعلاقة بين هذه الأنظمة هي محور النقاش بين مؤيدي العديد من نماذج الذاكرة ، والتي إما تصورهم على أنهم نظامان منفصلان للذاكرة (على سبيل المثال Atkinson & Shiffrin ، 1968 ؛ Baddeley ، 2012 ؛ Barrouillet & Camos ، 2012 ؛ Cowan ، 2008) ، أو كنظام ذاكرة وحدوي (على سبيل المثال ، Crowder ، 1982 ؛ Melton ، 1963 ؛ Nairne ، 1990 ، 2002). تصور النظريات الوسيطة بين هذين المتطرفين مفهوم إدارة المستودعات باعتباره مجموعة فرعية من تمثيلات LTM التي - لفترة محدودة - في حالة عالية من إمكانية الوصول (Cowan، 1995؛ Oberauer، 2002). كما يتم دعم العلاقة الوثيقة بين WM و LTM جيدًا من الناحية التجريبية. على سبيل المثال ، ترتبط مقاييس قدرة إدارة المستودعات ارتباطًا وثيقًا بالقدرة على التذكر على المدى الطويل (Unsworth ، 2010 ؛ Wilhelm ، Hildebrandt ، & Oberauer ، 2013) وبالتعلم الترابطي (Tamez ، Myerson ، Hale ، 2008 ، 2012). إحدى الطرق التي تتفاعل بها WM و LTM هي أن التمثيلات سريعة التكوين في LTM العرضي يمكن أن تساهم في الأداء في المهام المصممة لاختبار WM (Cowan ، 2019). لا يعترف الباحثون دائمًا بمساهمة LTM العرضي في الأداء في اختبارات WM ، لكن معقولية ذلك لا يمكن إنكارها: من المؤكد أن الذاكرة العرضية ، التي تحافظ على معلومات حول الأحداث التي مررنا بها منذ فترة طويلة ، تحافظ أيضًا على معلومات حول الأحداث قبل بضع ثوانٍ. يعتبر دور الذاكرة العرضية أمرًا مفروغًا منه في نماذج الاستدعاء المجاني (على سبيل المثال ، Davelaar ، Goshen-Gottstein ، Ashkenazi ، Haarmann ، & Usher ، 2005 ؛ Sederberg ، Howard ، & Kahana ، 2008) ، ولكن ليس في نماذج الاستدعاء التسلسلي ( على سبيل المثال ، Lewandowsky & Farrell ، 2008) ، وهو النموذج الأكثر استخدامًا لاختبار WM. ومع ذلك ، فإن الاختلاف بين الاسترجاع المجاني والمتسلسل يرتكز على الانقسام التاريخي لتقاليد البحث أكثر من وجود اختلاف جوهري (Grenfell-Essam & Ward، 2012؛ Ward، Tan، & Grenfell-Essam، 2010). على سبيل المثال ، أحد مجالات العمل الرئيسية لبحوث WM ، نموذج الامتداد المعقد (Daneman & Carpenter ، 1980) ، مشابه جدًا لنموذج التشتيت المستمر في البحث عن LTM العرضي (Bjork & Whitten ، 1974): عرض القائمة العناصر مشذرة بفترات من معالجة المشتتات. في الأدبيات العرضية LTM ، تُستخدم مهام التشتيت لإزاحة المعلومات من WM للحصول على مقياس أنقى لـ LTM العرضي. جادل بعض الباحثين بأن الأمر نفسه يمكن أن يحدث في المهام المعقدة (McCabe، 2008؛ Unsworth & Engle، 2007) بحيث يعكس الأداء درجة كبيرة من الاسترجاع من LTM العرضي. بشكل عام ، جادل Cowan (2019) بأن الآثار العرضية يتم إنشاؤها بسرعة في الجزء المنشط من LTM وتساهم في الأداء في اختبارات WM. جادل بوكرز وبوشمان وكوهين ونورمان (2021) بأن المعلومات المحفوظة بنجاح في مهام WM بينما تظل "صامتة عصبيًا" (أي غير قابلة للفك من النشاط العصبي أثناء فترة الاستبقاء) لا يتم الاحتفاظ بها في WM ولكن في LTM العرضي. لدعم هذا الاحتمال ، أظهر البحث أن التشكيل السريع لتتبعات LTM العرضية ممكن في غضون ثوان قليلة (Huebner & Gegenfurtner ، 2011 ؛ Verhaeghen ، Vandenbroucke ، & Dierckx ، 1998). الهدف من هذه الدراسة هو فهم كيفية مساهمة LTM في إدارة المستودعات على أساس افتراض أنه يجب أن يكون هناك شكل من أشكال الفصل بين محتويات إدارة المستودعات والتمثيلات في LTM لتعكس وظائفها المختلفة. وبالتالي ، فإن العمل الحالي لن يتحدث إلى الجدل حول ما إذا كانت WM و LTM هما نظامان منفصلان هيكليًا. بدلاً من ذلك ، نركز على تحديد الاختلافات الوظيفية بينهما والتي يمكننا من خلالها تحديد إلى أي مدى يعتمد الأداء في مهمة الذاكرة على WM ، وإلى أي مدى يعتمد على LTM العرضي.

المكونات الكيميائية الرئيسية لـ Cistanche deserticola

1.1 قدرة WM هي حد على الارتباطات

السؤال عن كيفية ارتباط WM و LTM لم يحفز التجارب الحالية في الأصل. بالأحرى ، كانت نقطة البداية في تحقيقنا هي: لماذا قدرة إدارة المستودعات محدودة؟ تتمثل إحدى الفرضيات حول طبيعة حد السعة هذا في أنه يضع حدًا محددًا للارتباطات المؤقتة التي يتم تذكرها (Oberauer ، 2019). تنص فرضية الربط هذه على أن حد WM يتعلق بالصيانة قصيرة المدى للارتباطات ولكن ليس العناصر. يتم تعريف ذاكرة العناصر على أنها القدرة على تذكر العناصر الفردية (مثل الكلمات والأشياء المرئية) التي حدثت مؤخرًا. يمكن تحقيق ذلك من خلال الحفاظ على مستوى عالٍ من تنشيط تمثيلات العناصر المعروضة ، والتي تعد في بعض نظريات إدارة المستودعات الشكل الوحيد للصيانة (على سبيل المثال ، Davelaar et al. ، 2005 ؛ Ma ، Husain ، & Bays ، 2014). غالبًا ما تكون ذاكرة العنصر كافية لتذكر العناصر التي تم تضمينها في مجموعة الذاكرة الحالية - تلك التي تتمتع بأعلى مستوى من التنشيط - ولكن ليس لتذكر بنية مجموعة الذاكرة (على سبيل المثال ، ترتيب العناصر). تُفهم الارتباطات على أنها روابط مؤقتة بين تمثيلات العناصر ، أو ترميز العلاقات بينها (على سبيل المثال ، أي كائن تم تقديمه مع أي كلمة) ، أو العلاقات بين العناصر وسياقها (على سبيل المثال ، أي كائن تم تقديمه في أي مكان ، أو الكلمة التي تم تقديمها في الموقع التسلسلي للقائمة). يظهر فشل ذاكرة الربط بينما ذاكرة العنصر سليمة في أخطاء مميزة في اختبارات WM. على سبيل المثال ، في الاستدعاء التسلسلي ، غالبًا ما يتذكر الأشخاص عناصر القائمة ولكن يعيدون إنتاجها بترتيب خاطئ (Henson ، 1996). في اختبار WM للمصفوفات المكانية للكائنات ، يكون المشاركون جيدًا جدًا في تذكر الكائنات الموجودة في المصفوفة ، والمواقع المشغولة ، ولكن غالبًا ما يفشلون في تعيين كل كائن إلى موقعه الصحيح (Pertzov و Dong و Peich و Husain ، 2012). تنص فرضية الربط على أن قدرة WM هي عامل مقيد للصيانة قصيرة المدى للارتباطات ولكن ليس العناصر. يتم الاحتفاظ بذاكرة العناصر في الجزء المنشط من LTM ، والذي يعد جزءًا من نظام WM ولكن لا يخضع لحد السعة (Cowan ، 1995 ؛ Oberauer ، 2009a) يمكن اختبار فرضية الربط من خلال الاستفادة من النتائج التجريبية الأولية التي توضح قدرة محدودة من WM: تأثير الحجم المحدد. مع زيادة عدد العناصر التي سيتم الاحتفاظ بها في إدارة المستودعات ، ينخفض ​​أداء الأشخاص بشكل حاد (انظر الشكل 1 للحصول على بعض الأمثلة). تشير فرضية الربط إلى أنه مع زيادة حجم المجموعة ، يجب أن تنخفض ذاكرة الارتباطات ، بينما يجب أن تكون ذاكرة العناصر (إلى حد كبير) غير معطوبة. قدم Oberauer (2019) دليلاً على هذا التوقع في تجربتين لاختبار الذاكرة الفورية لقوائم الكلمات ذات الأحجام المختلفة. تم فحص ذاكرة التحقيقات في مواقع قائمة معينة من خلال اختبارات الاختيار القسري متعددة البدائل حيث مثلت بعض البدائل أخطاء العناصر (على سبيل المثال ، الكلمات غير الموجودة في القائمة) ، بينما يمثل البعض الآخر أخطاء ملزمة (على سبيل المثال ، سرد الكلمات من غير الموضع الذي تم اختباره ). زادت معدلات خطأ المشاركين مع طول القائمة ، وكان هذا تقريبًا بسبب أخطاء الربط (انظر Cowan ، 2022). يأتي الدعم الإضافي لفرضية الربط من دراسات الفروق الفردية ، والتي أظهرت أن القدرة على الحفاظ على الارتباطات المؤقتة ترتبط ارتباطًا وثيقًا بذكاء السوائل ، ومن المرجح أن تؤدي إلى الارتباطات العالية بين الأداء في مهام WM واختبارات الذكاء (Chuderski ، 2019 ؛ Wilhelm et al. ، 2013). حتى الآن ، تم التحقيق تجريبيًا في الادعاء بأن سعة WM محدودة بسبب التداخل بين الارتباطات فقط لربط العناصر بالمواقع التسلسلية الخاصة بكل منها في قائمة. ومع ذلك ، فإن تأثير الحجم المحدد على القدرة على تذكر العلاقة بين عناصر القائمة وموضعها قد لا يكون انعكاسًا خالصًا لحد السعة للحفاظ على الارتباطات. هذا لأن حجم المجموعة قد يكون مرتبكًا مع تميز المواضع التسلسلية. تشير العديد من النماذج الرسمية لاستدعاء المسلسل إلى مثل هذا الالتباس. على سبيل المثال ، في نموذج Start-End (Henson ، 1998) يتم تمثيل المواضع التسلسلية من خلال مجموعة مرجحة من علامة لبداية القائمة وعلامة للنهاية. إن تميز تمثيلات الموقف هذه أقل في منتصف القائمة مما هو أقرب إلى البداية والنهاية - مما يؤدي إلى ظهور تأثيرات الأسبقية والحداثة. مع زيادة طول القائمة ، يتم تخصيص المزيد من العناصر لمواقع بعيدة عن البداية والنهاية ، بحيث ينخفض ​​متوسط ​​التميز الموضعي. في نموذج آخر (Botvinick & Watanabe ، 2007) ، يُفترض أن تكون المواضع التسلسلية مشابهة لتمثيل الكميات العددية. تعتبر الكميات الأعلى أقل تميزًا من الكميات الأقل - على سبيل المثال ، يكون التمييز بين 1 و 2 عنصر أسهل من التمييز بين 6 و 7. مع زيادة طول القائمة ، يتم تعيين المواضع المقابلة لأرقام أعلى ، مما يعني مرة أخرى أن متوسط ​​الموضع التميز في القائمة يتناقص. لذلك ، في هذه الدراسة ، هدفنا إلى اختبار فرضية الربط لشكل آخر من الارتباطات في WM: الارتباطات بين الكلمات والصور. يتميز اختيار المواد هذا بأنه لا يوجد خلط معروف بين حجم مجموعة الذاكرة وتميز التمثيلات المرتبطة ببعضها البعض: لا ينبغي أن يتأثر التمييز الزوجي بين الكلمات أو الصور المأخوذة بشكل عشوائي من مجموعة بكيفية يتم تضمين العديد من الكلمات أو الصور في مجموعة الذاكرة. أظهر العمل السابق الذي استخدم نموذجًا مشابهًا لاستدعاء الاستدعاء لفحص الذاكرة لقوائم قصيرة من أزواج الكلمات (Murdock Jr. ، 1963) أن احتمال استدعاء الزوج الصحيح يتناقص مع الزيادات في الحجم المحدد. لذلك ، هذه المهمة مناسبة لمزيد من التحقيق في مساهمة العنصر وذاكرة الربط في تأثير الحجم المحدد. وفقًا لفرضية الربط ، فإن التداخل بين الارتباطات يخلق حدًا للقدرة بشكل انتقائي على القدرة على الحفاظ عليها. لذلك ، ما زلنا نتوقع أن زيادة حجم المجموعة يضعف بشدة قدرة الناس على تذكر الكلمة التي تم دمجها مع أي صورة. في الوقت نفسه ، لا ينبغي أن يكون لزيادة حجم المجموعة أي تأثير ، أو يكون أكثر اعتدالًا ، على قدرة الأشخاص على تذكر العناصر الفردية (على سبيل المثال ، تذكر الكلمات أو الصور التي شاهدوها في التجربة الحالية). لا يعني التنبؤ بذاكرة العنصر أنه لا يوجد تأثير للحجم المحدد على الإطلاق لأنه إذا لم تكن ذاكرة العنصر مقيدة بسعة WM ، فإنها لا تزال مقيدة بعوامل تحد من الوصول إلى LTM العرضي .1 ومع ذلك ، نتوقع تأثير الحجم المحدد عدم إظهار توقيع حد السعة ، كما يُلاحظ غالبًا في اختبارات WM: أداء مستقر عند مستوى عالٍ للأحجام المحددة ضمن السعة ، متبوعًا بانخفاض حاد بمجرد أن يتجاوز الحجم المحدد السعة.

الشكل 1. النتائج التمثيلية التي توضح تأثير حجم المجموعة على الدقة (مأخوذة من Oberauer وآخرون ، 2018). (أ) استدعاء تسلسلي في اختبارات امتداد بسيطة ومعقدة باستخدام مواد لفظية (Unsworth & Engle ، 2006). (ب) تشغيل ذاكرة المدى (Bunting، Cowan، & Scott Saults، 2006). (C) التعرف على العناصر (McElree & Dosher، 1989). (D) Standard N-back (Jonides et al. ، 1997) ، ونسخة من N-back حيث يتم تقديم المحفزات اللاحقة عبر N أعمدة ، بحيث يظهر كل محفز في نفس العمود مثل N خطوة للخلف (Verhaeghen & باشاك ، 2005). (هـ) تحديث WM بالأرقام والعمليات الحسابية (Oberauer & Kliegl ، 2001). (F) اكتشاف التغيير بمصفوفات من المربعات الملونة (Adam ، Mance ، Fukuda ، & Vogel ، 2015).

1.2 الدراسة الحالية

كان الهدف الأول من الدراسة الحالية هو تقديم اختبار جديد لفرضية الربط الخاصة بسعة WM. لقد حققنا ذلك من خلال التجربة 1 ، لكن هذه التجربة كشفت أيضًا عن تلميح قوي بأن LTM العرضي ساهم بشكل كبير في اختبارنا لذاكرة الربط ، خاصة في أحجام المجموعة الأكبر. لذلك ، كان هدفنا الثاني هو التحقيق في هذه المساهمة وعزلها عن مساهمة WM في الذاكرة الملزمة. لقد فعلنا ذلك من خلال إدخال التلاعبات التي يُفترض أنها تعطل على وجه التحديد إما WM ، مثل تقديم مهمة تشتيت الانتباه قبل الاختبار (مثل Peterson & Peterson ، 1959) أو LTM العرضي ، عن طريق إدخال تدخل استباقي (Cowan ، 2005). لقد هدفنا إلى التحقق من حجم مجموعة كل من هذه التلاعبات التي تؤثر على أداء الذاكرة في 4- بدائل فورية اختبار التعرف على الاختيار الإجباري.

2. التجربة 1

في التجربة 1 ، كنا نهدف إلى اختبار فرضية الربط عن طريق اختبار ذاكرة الأشخاص لأعداد مختلفة من أزواج الصور والكلمات. في الاختبار ، تم ملاحظة الذاكرة من خلال الصور أو الكلمات ، وكان على الأشخاص اختيار العنصر الآخر للزوج الذي تم اختباره من بين أربعة خيارات للاستجابة. تضمنت هذه الخيارات الهدف وثلاثة أنواع مختلفة من السحر: (1) إغراء داخل التجربة: حافز كان جزءًا من زوج في الزوج الحالي ولكن ليس الزوج الذي تم اختباره ؛ (2) إغراء قديم: حافز كان جزءًا من زوج في تجربة سابقة ؛ و (3) عنصر جديد: حافز لم يستخدم في أي تجربة. تم تصميم هذا الاختبار للتمييز بين العنصر وذاكرة الربط: يتطلب رفض الإغراء داخل التجربة ذاكرة للربط الصحيح بين الصورة (أو الكلمة) الملصقة على التوالي والكلمة المستهدفة (أو الصورة). إذا كان لدى الأشخاص ذاكرة عنصر سليمة ولكن ليس لديهم ذاكرة ملزمة ، فسيكونون قادرين على استبعاد الإغراءات القديمة والجديدة ولكن يتعين عليهم الاختيار بين الإغراء المستهدف وداخل التجربة باحتمالية متساوية. إذا لم يكن لديهم ذاكرة ملزمة أو عنصر في WM ، ولكن بعض إشارات الألفة للعناصر المقدمة مسبقًا بشكل عام والتي تمكنهم من استبعاد الإغراء الجديد ، فسيختارون بين الهدف ، والإغراء داخل التجربة ، والإغراء القديم. إذا لم يكن لديهم ذاكرة على الإطلاق ، فعليهم التخمين بين جميع خيارات الاستجابة الأربعة (انظر Bartsch، Loaiza، & Oberauer، 2019؛ Oberauer، 2019؛ Wilhelm et al.، 2013 للاطلاع على مناهج مماثلة). إذا كانت سعة WM محدودة حقًا بسبب التداخل بين الارتباطات ، في حين أن ذاكرة العنصر لا تتأثر بحد سعة WM ، فيجب أن يكون الأشخاص قادرين على تجنب أخطاء العنصر (أي اختيار إغراءات قديمة أو جديدة) جيدًا بغض النظر عن الحجم المحدد ، ولكن يجب عليهم ذلك تُظهر زيادة حادة في أخطاء الربط (أي اختيار إغراء داخل التجربة) حيث يصل حجم المجموعة إلى سعة WM ويتجاوزها (أي حوالي 3-4 أزواج). ومن ثم ، يجب أن ينخفض ​​الأداء مع زيادة أحجام المجموعة ، ويجب أن تكون هذه الزيادة ناتجة في المقام الأول عن نسبة أعلى من المختارين بشكل خاطئ مع إغراءات داخلية في الاختبار.

cistanche الأعشاب الصينية

2.1. طريقة

2.1.1. مشاركون

جمعنا بيانات من 20 مشاركًا للتجربة 1 (متوسط ​​العمر=23. 67 ؛ 15 أنثى). لقد اخترنا حجم العينة الأولي لـ N=20 لهذا والتجارب التالية لأنه يكفي لاكتشاف التأثيرات المتوسطة إلى الكبيرة في التصميمات داخل الموضوعات ، ولأن تأثيرات حجم مجموعة الذاكرة معروفة بأنها كبيرة. يعني استخدام إحصائيات بايز أنه يمكن زيادة حجم العينة في حالة وجود أدلة غامضة حتى يتم حل الغموض (Rouder، 2014؛ Sch¨onbrodt، Wagenmakers، Zehetleitner، & Perugini، 2017) ؛ كان هذا ضروريًا للتجارب 2 و 3 و 4 و 5. فقط المشاركون الذين لغتهم الأم هي الألمانية ، والذين تتراوح أعمارهم بين 18 و 35 عامًا ، والذين أبلغوا عن رؤية طبيعية أو مصححة إلى طبيعية ، شاركوا في هذا والتجارب التالية. جميعهم من الطلاب المسجلين في جامعة زيورخ أو ETH زيورخ. وقع المشاركون على موافقة مستنيرة قبل الدراسة وتم استجواب المعلومات في النهاية. البروتوكول التجريبي لهذا وجميع التجارب التالية هو من خلال لوائح لجنة الأخلاقيات بكلية الآداب والعلوم الاجتماعية بجامعة زيورخ. تم إجراء هذا وجميع التجارب التالية شخصيًا في المختبر.

2.1.2. المواد والإجراءات

لقياس الذاكرة العاملة للارتباطات والظروف المختلفة لتحميل WM ، قدمنا ​​بالتسلسل أزواج صور كلمة تعسفية بأحجام محددة 2 و 3 و 4 و 6 و 8 (انظر الشكل 2). تم استخلاص الكلمات من مجموعة مكونة من 1198 كلمة محايدة من قائمة الكلمات العاطفية في برلين (BAWL-R ، Vo et al. ، 2009) ، بحد أدنى 2 وطول أقصى يبلغ 10 أحرف. كان متوسط ​​تكرار الكلمات 59.33 لكل مليون. تم رسم الصور من مجموعة من 2400 صورة لأجسام من العالم الحقيقي (برادي ، كونكل ، ألفاريز ، وأوليفا ، 2008). تم استخلاص الكلمات والصور الخاصة بكل تجربة من هذه المجمعات بدون استبدال بحيث يتم استخدام كل محفز في تجربة واحدة فقط. تم تقديم كل زوج لمدة 900 مللي ثانية بفاصل حافز داخلي 100 مللي ثانية. بعد فترة احتفاظ تبلغ 1000 مللي ثانية ، تم اختبار الذاكرة الفورية لنصف عشوائي من الأزواج المعروضة بترتيب عشوائي مع إجراء اختيار قسري بديل من أربعة. في المجموعة ذات الحجم الفردي 3 تجارب تم اختبار واحد فقط من الأزواج الثلاثة. في نصف التجارب ، تم تمييز الأشخاص بكلمة زوج وكان عليهم الاختيار من بين أربع صور معروضة حولها من خلال النقر على الخيار الذي اعتقدوا أنه تم تقديمه مع الكلمة عند الترميز (شرط جديلة الكلمة). في النصف الآخر من التجارب ، تم تمييز الأشخاص بصورة وكان عليهم الاختيار من بين 4 كلمات (حالة إشارة الصورة). تشتمل الخيارات الأربعة دائمًا على العنصر الصحيح ، وإغراء من نفس التجربة ، وإغراء من تجربة سابقة (إغراء اقتحام قديم ؛ تم اختياره من أي تجربة سابقة تم اختيارها عشوائيًا) ، وعنصر جديد (إغراء جديد). مرة أخرى ، تم تصميم هذا الاختبار للتمييز بين العنصر والذاكرة الملزمة: يتطلب رفض الإغراء داخل التجربة ذاكرة للربط الصحيح بين الصورة (أو الكلمة) الملصقة على التوالي والكلمة المستهدفة (أو الصورة). إذا لم يكن لدى الأشخاص ذاكرة ربط سليمة ، فسيختارون بين الهدف والإغراء داخل التجربة باحتمالية متساوية. وبالمثل ، فإن رفض إغراء المحاكمة القديمة يتطلب ذاكرة للعناصر الصحيحة من التجربة الحالية. فقط إذا لم يكن لدى الأشخاص ذاكرة على الإطلاق ، فسيخمنون بين جميع الخيارات الأربعة باحتمالية متساوية. كان الإغراء داخل التجربة دائمًا مأخوذًا من زوج يتم تقديمه مباشرة قبل الزوج المستهدف أو بعده ، للتحكم في زيادة تغييرات السياق عبر الأزواج داخل تجربة بأحجام مجموعة أكبر. كان سبب اختبار نصف الأزواج المقدمة فقط هو أننا أردنا تجنب تكرار أي خيار استجابة عبر الاختبارات لتقليل التبعيات بين الاستجابات في نفس التجربة. لذلك ، تم استخلاص إغراء العينة من الأزواج غير المختبرة. تضمنت التجربة التي استغرقت ساعة واحدة 80 تجربة ، مع 8 تجارب لكل مجموعة من حالات التلميح (كلمة مقابل صورة جديلة) وحجم المجموعة (2 ، 3 ، 4 ، 6 ، 8).

2.1.3. تحليل البيانات

قمنا بتحليل بيانات التجربة 1 باستخدام الانحدار اللوجستي الهرمي Bayesian الذي يتوقع الاستجابات الصحيحة أو غير الصحيحة في 4- اختبار AFC حسب حجم مجموعة الذاكرة. تم تعريف الاستجابات الصحيحة على أنها اختيار العنصر المستهدف من البدائل (أي إغراء داخل التجربة ، إغراء الاقتحام القديم ، إغراء جديد). قمنا بتضمين اعتراض عشوائي من قبل مشارك ومنحدر عشوائي للتأثير الثابت (أي حجم المجموعة). تم تعيين التأثير الثابت في الحجم وتم تضمينه كمؤشر مستمر في النموذج. في حال وجدنا أي تأثير لحجم معين ، قمنا باختبار ما إذا كان مدفوعًا بذاكرة منخفضة للربط ، والتي ستظهر في زيادة احتمالية اختيار إغراء التجربة نفسها فوق جميع الخيارات المتبقية. قمنا بتنفيذ هذا في الانحدار اللوجستي الهرمي Bayesian توقع احتمالية الأخطاء في اختبار AFC 4- بشكل منفصل لكل نوع من أنواع الخطأ (اقتحام نفس التجربة ، إغراء الاقتحام القديم ، إغراء جديد) حسب حجم مجموعة الذاكرة. تجدر الإشارة إلى أن المتغيرات الأربعة التابعة ليست مستقلة ، لأن عدد الاستجابات لكل فئة من الفئات الأربع (الصحيح ، والتطفل في نفس التجربة ، وإغراء الاقتحام القديم ، والإغراء الجديد) مجموعها واحد. لذلك ، فإن أحد هذه التحليلات زائدة عن الحاجة. ومع ذلك ، فإننا نبلغ عن الأربعة لتقديم الدليل على تأثير الحجم المحدد على كل فئة من الاستجابات بأكثر الطرق شفافية. تم تنفيذ النموذج في حزمة R (Bürkner، 2 0 17 ، 2018). أعطيت معاملات الانحدار Cauchy priors بمقياس 0.353. تم اختيار هذه المقاييس لأن هذه المقاييس قد تم اقتراحها مؤخرًا على أنها مقدمات افتراضية لمقارنات النماذج مع النماذج اللوجيستية (Oberauer ، 2019). استخدمنا مقدمات غير إعلامية تمامًا لمصفوفات الارتباط ، ما يسمى بـ LKJ priors مع معلمة الشكل 1. قمنا بحساب Bayes عوامل لتقدير قوة الدليل لتأثير كل متنبئ ، من خلال مقارنة النموذج بما في ذلك ذلك المتنبئ بنموذج يستبعده. وبالمثل ، قمنا باختبار الأدلة بما في ذلك مصطلح التفاعل كتأثير عشوائي - عند الاقتضاء - وحافظنا عليه لمقارنات النماذج اللاحقة إذا كان هناك دليل على ذلك. النماذج التي لا تتضمن تأثيرًا رئيسيًا استبعدت تأثيره الثابت فقط لكنها احتفظت بتأثيره العشوائي. استخدمنا عامل Bayes لمقارنة النماذج ، محسوبًا من خلال جهاز أخذ عينات الجسر (Gronau و Singmann و Wagenmakers ، 2017) المضمنة في حزمة الأسلحة. يعطي BF10 أكبر من 1 دليلاً على وجود تأثير ؛ يعطي BF10 أقل من 1 دليلًا ضد التأثير ، وبالتالي دليل على فرضية العدم. قوة الدليل على فرضية العدم هي BF 01=1 / BF10. يشير BF10 من 10 إلى أن البيانات أكثر احتمالًا 10 مرات في ظل الفرضية البديلة مقارنة بالفرضية الصفرية. عادة ، تعتبر BFs> 3 على أنها تقدم أدلة جوهرية لفرضية واحدة على الأخرى. استخدمنا خوارزمية MCMC (تم تنفيذها في Stan ؛ Carpenter et al. ، 2017) التي قدرت العناصر الخلفية من خلال أخذ عينات من قيم المعلمات المتناسبة مع المنتج السابق والاحتمالية. يتم إنشاء هذه العينات من خلال 4 سلاسل Markov مستقلة ، مع عينة إحماء واحدة 000 لكل منها ، تليها 50000 عينة مأخوذة من التوزيع الخلفي والتي تم الاحتفاظ بها للتحليل. بعد جيلمان وآخرون. (2013) ، أكدنا أن السلاسل الأربعة تقاربت مع نفس التوزيع اللاحق من خلال التحقق من أن إحصاء ̂R - الذي يعكس نسبة التباين بين السلسلة إلى التباين داخل السلسلة - كان<1.02 for all parameters, and we visually inspected the chains for convergence. Further, we calculated the common estimate of the capacity of WM across our variation of set size and additional manipulations in each experiment. Based on the assumptions of discrete memory states, this estimate K is derived from the number of items remembered (Adam, Vogel, & Awh, 2017; Cowan, 2001; Zhang & Luck, 2008). For n-alternative forced choice tests of a single item, this estimate is obtained with K for the number of remembered items; N for the memory set size, P (correct) for the proportion of correct responses, and g for the chance of guessing the correct response. The chance of guessing depends on assumptions about the capacity limit and on whether the difficulty of the lures affects the probability of choosing them. If the capacity limit is a limit on all information remembered about an item, then we distinguish a state of remembering the tested item (leading to a correct response) from a state of no information about the item, in which case the person guesses with equal probability from the entire response set: Here the chance of guessing is determined by the number of response alternatives, resulting in g = 1/4. If we assume that WM capacity places a limit on binding memory but not item memory, then we can distinguish a state of remembering the item-position binding (leading to a correct response) from a state of not remembering the binding, but still having item memory available to restrict the response set to the candidates from the current list. On this assumption, guessing chooses each candidate from the current list with equal chance, leading to guessing being set to ½. Here we report K estimates based on g = ¼. because it reflects the most common assumption about capacity limits; K estimates based on g = ½ can be found in the Supplementary Material. Finally, we also computed the input-output distance of the pairs as a predictor of the probability of choosing the correct response. The input-output distance represents the number of intervening events – encoding or testing of other pairs – between the encoding of a given pair and the test of that pair. For example, if a pair in the set-size 8 condition is presented in the serial position 6, and tested first, the input-output distance would be 2. If the same pair would be tested 4th, the input-output distance would be 5. This analysis was exploratory, as we had no predictions for it, but it turned out to be informative about the division of labor between WM and episodic LTM. The data and the analysis scripts can be accessed in the Open Science Framework (https://osf.io/ymgkq).

الشكل 2. رسم توضيحي لنموذج التجربة 1. تم عرض الموضوعات بالتسلسل قائمة من أزواج الكلمات والصور بأحجام مجموعة مختلفة. تم اختبار الذاكرة الفورية لنصف الأزواج بترتيب عشوائي ، إما عن طريق الإشارة بالصورة أو الكلمة. كان على الأشخاص الاختيار بين خيارات الاستجابة الأربعة ، التي تتألف من العنصر الصحيح ، وإغراء التجربة نفسها ، وإغراء التجربة القديمة ، والعنصر الجديد.

2.2. نتائج

يوضح الشكل 3 متوسط ​​احتمال اختيار كل خيار من خيارات الاستجابة الأربعة عبر الأحجام المحددة. يمكن للقارئ المهتم أيضًا أن يجد النسبة المتوسطة للاستجابات الصحيحة مقسمة حسب نوع الإشارات ، والموضع التسلسلي ، بالإضافة إلى موضع الإخراج في التكميلي (الشكل S2A ، الشكل S 3A ، الشكل S 4A). يسرد الجدول 2 الصيغ والارتباطات داخل الطبقة وكذلك عدد الملاحظات للنماذج الكاملة لنماذج الانحدار اللوجستي الهرمي.

2.2.1. دقة

كان سؤالنا الأول هو ما إذا كان تحميل الذاكرة (أي حجم المجموعة) قد أثر على احتمال اختيار الخيار الصحيح. أظهر الانحدار اللوجستي الهرمي البايزي تأثيرًا رئيسيًا لحجم المجموعة (BF 10=5. 2 × 1010) ، مقارنةً بنموذج باستثناء تأثيره الثابت. ومع ذلك ، كما هو مبين في الشكل 2 ، انخفض متوسط ​​احتمال اختيار العنصر الصحيح فقط من أحجام المجموعة 2 إلى 4 ، مع تسوية الأداء بين الأحجام المحددة من 4 إلى 8. من أجل تقدير الدليل على هذا التباطؤ في المجموعة- تأثير الحجم ، قمنا بمقارنة النماذج بترميز مختلف لحجم المجموعة. لقد استبدلنا متنبئ حجم المجموعة بالإسقاط الخطي بتنبؤات بديلة ، حيث يعكس ترميز حجم المجموعة الهضاب المحتملة المختلفة (الجدول 1). النموذج الذي تنبأ باحتمالية الاستجابة الصحيحة مع ضبط حجم الاستواء عند القيم 4 وما فوق وصف البيانات بشكل أفضل ؛ مقارنة بالنموذج الذي يفترض حدوث انخفاض خطي عبر جميع أحجام المجموعة ، كان مفضلًا مع BF10 من 8.12 × 104 (انظر الجدول 1) لمقارنات نموذج الإسقاط الخطي لجميع الهضاب الممكنة).

2.2.2. أنواع الخطأ

كان سؤالنا الثاني هو ما إذا كان تأثير حجم المجموعة هذا مدفوعًا بتقليل ذاكرة الارتباطات ، والتي ستظهر في زيادة احتمالية اختيار إغراء التجربة نفسها فوق جميع الخيارات المتبقية. لذلك ، استخدمنا الانحدار اللوجستي الهرمي Bayesian الذي يتنبأ باحتمالية الأخطاء في 4- اختبار AFC بشكل منفصل لكل نوع من أنواع الخطأ (اقتحام نفس التجربة ، إغراء الاقتحام القديم ، إغراء جديد) حسب حجم مجموعة الذاكرة. وجدنا أن تأثير الحجم المحدد كان مدفوعًا بالكامل باختيار إغراء التجربة نفسها ، (BF 10=9. 18 × 1010) ، حيث كان هناك دليل ضد تأثير الحجم المحدد لكل من نوعي الأخطاء الآخرين ، واختيار التدخلات التجريبية القديمة (BF 10=12. 37) ، بالإضافة إلى العناصر الجديدة (BF 01=8. 97).

2.2.3. مسافة الإدخال والإخراج

أخيرًا ، قمنا بفحص تأثير مسافة المدخلات والمخرجات على احتمال اختيار الاستجابة الصحيحة. كما هو مبين في الشكل 4 ، أذكر

الجدول 1 نتائج الانحدار اللوجستي الهرمي Bayesian الذي يتنبأ بعدد الاستجابات الصحيحة في التجربة 1.

ملاحظة: جميع النماذج تشمل المشارك كتأثير عشوائي. بالنسبة لاختبارات كل متنبئ بالحجم المحدد (1-4) ، يعرض الصف الأول عامل بايز (BF) لكل نموذج (يظهر في أعمدة مختلفة) على النموذج الخطي [1]. يُظهر الصف الثاني BF للنموذج باستخدام المتنبئ المقيد المعني على أفضل نموذج. النموذج المطبوع بالخط العريض هو أفضل موديل مقارنة بالموديل Null.

الشكل 3. أداء الذاكرة الفوري في التجربة 1. تعرض اللوحة A احتمال اختيار العنصر الصحيح عبر أحجام معينة. تُظهر اللوحات B و C و D احتمالية اختيار الإغراء داخل التجربة والإغراء القديم والإغراء الجديد ، على التوالي. تمثل أشرطة الخطأ 95 بالمائة فاصل الثقة ضمن الموضوع.

2.3 مناقشة

كان الهدف من التجربة 1 هو اختبار فرضية الربط بين العناصر. تدعم النتائج فرضية الربط ، حيث أن تأثير الحجم المحدد كان مدفوعًا حصريًا بذاكرة منخفضة للربط ، والتي أصبحت واضحة في زيادة احتمالية اختيار إغراء التجربة نفسها فوق جميع الخيارات المتبقية. بشكل غير متوقع ، تباطأ التأثير الضار لحمل الذاكرة على WM بعد 4 أزواج ، مع أداء المشاركين بشكل مماثل في مهمة الذاكرة الفورية عبر مجموعة الأحجام 4 و 6 و 8. كان هذا مفاجئًا ، حيث أظهر البحث السابق باستمرار أنه عبر نماذج WM المختلفة ، تنخفض دقة روابط سياق العنصر باستمرار - غالبًا بطريقة متسارعة - عن طريق زيادة أحجام المجموعة (للحصول على نظرة عامة: Oberauer et al. ، 2018: المعيار 1.1 والشكل 1). التأثير التباطؤ لحجم المجموعة ليس ما يجب أن نتوقعه من ذاكرة محدودة السعة ، لأنه يعني أنه مع تقديم المزيد من المعلومات ، يتم الاحتفاظ بمزيد من المعلومات في الذاكرة. للتوضيح ، يوضح الشكل 5 أ قيم K التي تعكس عدد الأزواج التي تم تذكرها عبر أحجام المجموعة ، مما يشير إلى أن تقديرات السعة زادت باستمرار مع حجم المجموعة (انظر الشكل التكميلي S 1 لتقديرات K بناءً على احتمالية تخمين بنسبة 50 بالمائة). أحد التفسيرات المحتملة لتأثير تباطؤ حجم المجموعة هو أن المشاركين يعتمدون جزئيًا على الأقل على الوقت المحدد العرضي الخاص بهم للحفاظ على ارتباطات الصورة بالكلمات ، ويزداد تأثير LTM مع أحجام المجموعة الأكبر بطريقة تؤدي إلى إيقاف مستويات الأداء عند المجموعة. الحجم من 4 إلى 8 بمستوى من الدقة يمكن الحفاظ عليه باستخدام LTM وحده. لذلك ، نفترض أنه في أحجام مجموعة أكبر ، تساهم LTM العرضية بقوة في الأداء في مهمة WM الخاصة بنا - على وجه الخصوص ، فهي لا تساهم فقط في ذاكرة العنصر ولكن أيضًا في الذاكرة الملزمة. لاختبار هذه الفرضية ، في التجربتين 2 و 3 ، تلاعبنا بفائدة الاعتماد على تمثيلات LTM العرضية عن طريق إحداث تداخل استباقي في إحدى الحالات. إذا كانت LTM العرضية تساهم بشكل خاص في الأداء بأحجام مجموعة أكبر ، فيجب أن يكون تأثير التداخل الاستباقي (PI) موجودًا فقط في أحجام مجموعة أكبر. في المقابل ، في أحجام مجموعة أصغر ، حيث يعتمد الأداء على تمثيلات WM ، يجب ألا يكون لـ PI أي تأثير ، لأن WM تحمي محتوياتها ضد PI (Cowan ، 2005 ؛ Cowan ، Johnson ، & Scott Saults ، 2005 ؛ Halford ، Maybery ، & Bain ، 1988 ؛ Oberauer ، Awh ، & Sutterer ، 2017 ؛ Wickens ، Born ، & Allen ، 1963 ؛ Wickens ، Moody ، & Dow ، 1981). في التجربتين 4 و 5 ، اختبرنا الفرضية العكسية القائلة بأن مهمة تشتيت الانتباه أثناء فترة الاستبقاء ، والتي يجب أن تضعف WM بشكل انتقائي ، تؤثر على الأداء فقط في أحجام مجموعة قصيرة. ومن النتائج الأخرى ، الأداء العالي نسبيًا على مسافات قصيرة بين المدخلات والمخرجات. تتوافق هذه الملاحظة مع افتراضنا بأن سعة WM محدودة بسبب التداخل بين الارتباطات ، إذا افترضنا افتراضًا إضافيًا واحدًا: مع أحجام مجموعة أكبر ، فإن الأزواج التي تم تقديمها مؤخرًا هي تلك التي يتم الاحتفاظ بها بشكل تفضيلي في WM. يمكن أن يكون هناك سببان لذلك. أحدهما هو أن التداخل في إدارة المستودعات يكون في الغالب بأثر رجعي ، لذا فإن الأزواج التي تم تقديمها سابقًا تكون أكثر فسادًا بسبب التداخل. بدلاً من ذلك ، يتم الاستعانة بمصادر خارجية عمدًا للأزواج التي تم تقديمها مسبقًا إلى LTM العرضي لأن لديهم أطول وقت للتأسيس في الذاكرة العرضية. وفقًا لهذه الافتراضات ، يمكن الوصول إلى الأزواج التي تم تقديمها مؤخرًا في إدارة المستودعات ، خاصةً عندما يتم اختبارها مبكرًا في تسلسل الإخراج. في الاختبارات اللاحقة ، تعرضت للتلف بشكل متزايد من خلال تداخل الإخراج من الاختبارات السابقة ، الناجم عن استرداد الأزواج الأخرى من الذاكرة العرضية إلى WM. عند اختبار الفرضية القائلة بأن LTM العرضي يساهم بشكل خاص في الأداء بأحجام مجموعة أكبر في التجارب التالية ، فإننا سنحقق أيضًا فيما إذا كان أداء الأزواج ذات المسافات القصيرة بين المدخلات والمخرجات محميًا بشكل انتقائي ضد PI ، ويكون عرضة بشكل انتقائي للمهمة الثانوية التداخل ، أيضًا في أحجام مجموعة أكبر.

الشكل 4. احتمال اختيار الاستجابة الصحيحة عبر مسافة الإدخال والإخراج وتحديد الأحجام في التجربة 1. تظهر أشرطة الخطأ فترات الثقة بين الموضوع.

3. التجارب 2 و 3

في التجربتين 2 و 3 ، كنا نهدف إلى التحقيق في مساهمة LTM العرضي في مهمة ربط WM الخاصة بنا بأحجام مجموعة مختلفة. اختبرنا الفرضية القائلة بأن LTM تساهم بقوة أكبر في الأداء في أحجام مجموعة أكبر. في التجربة 1 ، استخدمنا محفزات فريدة من نوعها ، أي تم تقديم كل كلمة وكل صورة مرة واحدة فقط في جميع التجارب. في التجربتين 2 و 3 ، قمنا بإحداث تداخل استباقي من خلال تكرار نفس الكلمات والصور من مجموعة مغلقة من العناصر ، ولكن في مجموعات جديدة ، وقارننا هذه الحالة بحالة ذات محفزات فريدة من نوعها. بالإضافة إلى ذلك ، قمنا بفحص أحجام المجموعة على نطاق أكبر (1 و 2 و 3 و 6 و 8 و 30 زوجًا في التجربة 2 ؛ 2 و 3 و 8 و 16 زوجًا في التجربة 3). إذا كان تأثير حجم مجموعة التباطؤ الذي لوحظ في التجربة 1 يعكس خطًا مقاربًا للأداء يتم تحديده بواسطة LTM العرضي ، فيجب أن يمتد إلى أحجام مجموعة أعلى. في هذه الحالة ، يجب أن تكون الذاكرة لـ 16 أو 30 زوجًا على نفس مستوى الذاكرة لـ 6 أو 8 أزواج.

3.1. طريقة

3.1.1. مشاركون

جمعنا بيانات عن 3 0 مشاركين في التجربة 2 (متوسط ​​العمر=23. 21 ؛ 22 أنثى) ، وبيانات 40 مشاركًا في التجربة 3 (متوسط ​​العمر=23. 0 ؛ 29 أنثى ).

3.1.2. المواد والإجراءات

نقوم باختبار الذاكرة للارتباطات في التجربة 2 بالحجم المحدد 2 ، 3 ، 6 ، 8 ، وضبط الحجم 30 ، وفي التجربة 3 بالحجم المحدد 2 ، 3 ، 8 ، وضبط الحجم 16 في الظروف مع وبدون تدخل استباقي (PI ). تضمنت التجربة 2 جلستين "1-" تشتملان على 120 تجربة ، مع 20 تجربة لكل حالة لكل حجم مجموعة صغير (2،3،6،8) وخمس تجارب لحجم المجموعة 30. الشروط (PI مقابل. no PI) تختلف بين الجلسات. تم موازنة ترتيب الجلسات بين المشاركين. في جلسة PI ، تم استخلاص المحفزات من مجموعات من اثنتي عشرة كلمة و 12 صورة لمجموعات صغيرة الحجم (2،3،6،8) ، ومن مجموعات مكونة من 45 كلمة و 45 صورة لحجم المجموعة 30. وشملت هذه المحفزات الـ 45 الاثني عشر من المجموعة المغلقة للمجموعة الصغيرة أحجام. في جلسة no-PI ، تم سحب المحفزات مرة أخرى بدون استبدال من المجموعات الكبيرة من التجربة 1. بصرف النظر عن هذه التغييرات ، اتبع النموذج النموذج من التجربة 1. كانت التجربة 3 أيضًا عبارة عن جلستين "أ 1- تضمنت التجربة h 208 تجربة ، مع 13 تجربة لكل حالة لكل حجم مجموعة. تباينت الظروف (PI مقابل no PI) بين الجلسات ، وتم تثبيت الإشارات (الكلمة مقابل الصورة) بشكل ثابت داخل المشاركين (كان نصف المشاركين دائمًا ملتزمين بالكلمات ، والنصف الآخر بالصور). جلسة PI ، تم استخلاص المحفزات من مجموعات مكونة من 24 كلمة و 24 صورة .3 بصرف النظر عن هذه التغييرات ، اتبع النموذج المنبه من التجربة 2.

3.1.3. تحليل البيانات

قمنا بتحليل التجربتين 2 و 3 باستخدام الانحدار اللوجستي الهرمي Bayesian الذي يتنبأ بالاستجابات الصحيحة أو غير الصحيحة في 4- اختبار AFC حسب الحجم المحدد والتداخل الاستباقي. مرة أخرى ، تم تعريف الإجابات الصحيحة على أنها اختيار العنصر المستهدف من البدائل (أي ، التطفل داخل القائمة ، التطفل القديم ، الجديد). كانت التأثيرات الثابتة تداخلًا استباقيًا وحجمًا محددًا وتم تضمين الأخير في النموذج كمتنبئ مستمر ، حيث زاد على أحجام مجموعة صغيرة ويتباطأ عند مجموعة أحجام 4 وأكبر (على سبيل المثال ، 6،8 ، و 30 لـ Exp2 ، 8 ، و 16 للمصروفات 3) على النحو المحدد في التجربة 1 (أي ، الترميز الثالث في الجدول 1). تضمن النموذج اعتراضًا عشوائيًا ومنحدرات عشوائية بحجم المجموعة وتداخلًا استباقيًا.

3.2 نتائج

يوضح الشكل 6 والشكل 7 متوسط ​​احتمال اختيار كل خيار من خيارات الاستجابة الأربعة كدالة لحجم المجموعة وظروف التداخل الاستباقي للتجربتين 2 و 3 على التوالي. يمكن للقارئ المهتم أيضًا أن يجد النسبة المتوسطة للاستجابات الصحيحة مقسمة حسب نوع الإشارة ، والموضع التسلسلي ، بالإضافة إلى موضع الإخراج في التكميلي (الشكل S2B و C ، الشكل S 3B و C ، الشكل S 4B و C) . يسرد الجدول 2 الصيغ والارتباطات داخل الطبقة وكذلك عدد الملاحظات للنماذج الكاملة لنماذج الانحدار اللوجستي الهرمي.

الشكل 5. تقديرات السعة K عبر أحجام وشروط مجموعة (أ) التجربة 1 ، (ب) التجربة 2 ، (ج) التجربة 3 ، (د) التجربة 4 ، (هـ) التجربة 5.

3.2.1. دقة

كان سؤالنا الأول هو ما إذا كان التداخل الاستباقي قد أثر على تأثير الحجم المحدد على احتمال اختيار الخيار الصحيح ، وقصر التحليل على نطاق الحجم المحدد للتجربة 1 (أي 2 إلى 8). كشف الانحدار اللوجستي الهرمي البايزي عن دليل جوهري على وجود تأثير تفاعل في كل من التجربة 2 و 3 (BF 10=7. 81 و BF 10=10. 19 ، على التوالي) بالإضافة إلى دليل قوي على التأثيرات الرئيسية لـ اضبط الحجم (BF 10=1. 19 × 1012 و BF 10=2. 25 × 1020) ، والتداخل الاستباقي (BF 10=16. 10 و BF 10=406. 78) عبر كلاهما التجارب. كان هناك احتمال أكبر لاختيار العنصر الصحيح عند أصغر مقارنة بأحجام المجموعة الأكبر ، وبدون PI منه مع PI. كشفت تحليلات المتابعة على البيانات من التجربة 2 أن التداخل الاستباقي فقط (سلبيًا) أثر على احتمالية اختيار الخيار الصحيح لأحجام المجموعة 6 و 8 (BF 10=5890 ، و BF 10=17. 37 ، على التوالي ) ، ولكن لم يكن لها تأثير ضار في مجموعة الأحجام 2 و 3 و 4 (BF 01=5. 46 و BF 01=9. 25 و BF 01=13. 27 ، على التوالي). بالمقابل ، كشفت تحليلات المتابعة للتجربة 3 أن التداخل الاستباقي فقط (سلبًا) أثر على احتمال اختيار الخيار الصحيح لحجم المجموعة 8 (BF 10=20. 14) ولكن لم يكن له تأثير ضار عند مجموعة الأحجام 2 (BF 01=13. 44) و 3 (BF 01=20. 61).

الشكل 6. أداء الذاكرة الفوري في التجربة 2. توضح اللوحة A احتمال اختيار العنصر الصحيح عبر الأحجام المحددة وفي ظل ظروف مع تداخل استباقي يتحقق من خلال مجموعة صغيرة من 12 عنصرًا [PI (12)] ، وبدون (noPI ). بالنسبة لحجم المجموعة 30 في حالة التداخل الاستباقي ، يظهر الأداء أيضًا للمحفزات من مجموعة إضافية من 33 عنصرًا [PI (33)]. تُظهر اللوحات B و C و D احتمالية اختيار الإغراء داخل التجربة والإغراء القديم والإغراء الجديد ، على التوالي. تمثل أشرطة الخطأ 95 بالمائة فاصل الثقة ضمن الموضوع.

3.2.2. أنواع الخطأ

كان سؤالنا الثاني هو ما إذا كان تأثير الحجم المحدد مدفوعًا بالاختيار الخاطئ للإغراء في نفس التجربة ، مما يعكس تأثيرًا على وجه التحديد على ذاكرة الربط ، وكيف يتأثر هذا التأثير بالتداخل الاستباقي. لذلك ، استخدمنا انحدارًا لوجستيًا هرميًا بايزيًا يتنبأ باحتمالية الأخطاء في 4- اختبار AFC بشكل منفصل لكل نوع من أنواع الخطأ (إغراء التجربة نفسها ، إغراء الاقتحام القديم ، والجديد) حسب الحجم المحدد وظروف التداخل الاستباقي . زاد احتمال اختيار إغراء التجربة نفسها مع حجم المجموعة في كل من التجربتين 2 و 3 (BF 10=6. 96 × 107 و BF 10=5. 06 × 1014) ، ولم يكن هناك أي دليل على تفاعل مع PI (Exp 2: BF 10=0. 67) ، أو دليل ضده (Exp. 3: BF 10=0. 13). في التجربة 2 ، كان هناك دليل ضد التأثير الرئيسي لـ PI (BF 01=76. 92) ، بينما في التجربة 3 ، حيث تم الحفاظ على الإشارة ثابتة داخل المشاركين ، كان هناك دليل على وجود تأثير رئيسي لـ PI على احتمال اختيار إغراء نفس التجربة (BF 10=24. 39). بالنسبة لاحتمالية اختيار إغراء اقتحام قديم ، كان هناك دليل على كلا التأثيرين الرئيسيين في كلتا التجربتين (حجم المجموعة: Exp. 2: BF 10=2. 34 × 106 ؛ Exp. 3: BF 10=1. 11 × 109 ، و PI: Exp. 2: BF 10=45. 96 ؛ و Exp. 3: BF 10=5. 54 × 105). كان الدليل على التفاعل غامضًا في Exp 2 (BF 10=0. 88) ، ومع ذلك كان موثوقًا في Exp 3 (BF 10=4. 66). كشفت تحليلات المتابعة أن التداخل الاستباقي زاد من احتمال اختيار إغراء التجربة القديم لحجم المجموعة 8 (BF 10=5. 41 × 106) ولكن لم يكن له تأثير في الحجم المحدد 2 وفي الحجم المحدد 3 (BF {{ 53}}. 79 و BF 01=5. 73 على التوالي). أظهر تحليل احتمال اختيار عنصر جديد أن الأشخاص يختارون عناصر جديدة في كثير من الأحيان في حالة عدم وجود PI (التأثير الرئيسي BF 10=48. 19، BF 10=2. 44 × 10100). لم يكن هناك دليل على تأثير الحجم المحدد في Exp. 2 (التأثير الرئيسي BF 10=0. 73) ، لكن هناك دليل موثوق به في Exp. 3 (BF 10=7. 12 × 1012).

3.2.3. مجموعات كبيرة جدا

ثالثًا ، كنا مهتمين بكيفية ظهور تأثير الحجم المحدد في الذاكرة للربط عند حمل ذاكرة يتجاوز سعة WM ، أي في الحجم المحدد 30 (Exp.2) و 16 (Exp.3) ، وكيف يؤثر التداخل الاستباقي على هذا نمط. لذلك ، استخدمنا الانحدار اللوجستي الهرمي Bayesian الذي يتنبأ باحتمالية الاستجابات الصحيحة لأحجام المجموعة 6 و 8 مقارنة بالحجم المحدد 30 (Exp.2) ولحجم المجموعة 8 مقارنة بالحجم المحدد 16 (Exp. 3). التجربة الثانية: قمنا بتجميع بيانات مقاسات المجموعة 6 و 8 حيث كشف تحليلنا السابق عن دليل ضد الاختلاف في الأداء بين هذين الحجمين للمجموعة (BF 01=9. 18). لم يختلف أداء الذاكرة الفوري بين مجموعة الأحجام 6 و 8 (مجمعة) و 30 (B 01=132. 95). بشكل مفاجئ ، كان هناك دليل ضد تأثير PI في الحجم المحدد 30 (BF 01=9711). كان أحد أسباب ذلك هو المجموعة الأكبر المستخدمة لحجم المجموعة هذا: من بين المحفزات الـ 45 التي تم أخذ عينات منها بحجم مجموعة 30 ، تم استخدام 33 منها فقط من أجل 30 تجربة بحجم المجموعة ، وبالتالي نادرًا ما تحدث حتى في حالة PI ، لذلك أن المستوى العام لـ PI كان حميدًا نسبيًا لحجم المجموعة هذا. لذلك ، أجرينا تحليلًا يقارن الأداء المقيد بالمحفزات الاثني عشر التي تم تضمينها أيضًا في المجموعة المغلقة لأحجام المجموعة الصغيرة للأداء في البركة المفتوحة بالحجم المحدد 30 ووجدنا دليلًا ضد الاختلاف (BF {{30} } .08). التجربة 3. أظهر التحليل أن أداء الذاكرة الفوري لم يختلف بين مجموعة الأحجام 8 و 16 (B 01=2. 69). كان هناك دليل على وجود تأثير رئيسي لـ PI (BF 10=1026. 91) ، ولكن هناك دليل ضد التفاعل (BF 01=40. 38). علاوة على ذلك ، قمنا بتقييم تقديرات سعة WM بناءً على عدد العناصر التي تم تذكرها عبر أحجام المجموعة (الشكل 5 ب و ج والشكل التكميلي S 1 B و C). تجاوزت هذه التقديرات الشائعة بشكل كبير لسعة إدارة المستودعات - حوالي 4 عناصر - لتصل إلى حوالي 16 في الحجم الأعلى للمجموعة. أثر التداخل الاستباقي على تقديرات K في أحجام مجموعة أكبر فقط ، ولكن ليس عند الأحجام المحددة 2 و 3.

الشكل 7. أداء الذاكرة الفوري في التجربة 3. توضح اللوحة A احتمال اختيار العنصر الصحيح عبر أحجام معينة وفي ظل ظروف مع تداخل استباقي يتحقق من خلال مجموعة صغيرة من العناصر (PI) وبدون (noPI). تُظهر اللوحات B و C و D احتمالية اختيار الإغراء داخل التجربة والإغراء القديم والإغراء الجديد ، على التوالي. تمثل أشرطة الخطأ الفاصل الزمني للثقة في الموضوع.

الجدول 2 تفاصيل نماذج الانحدار اللوجستي الهرمي للتجارب 1-5.

3.2.4. مسافة الإدخال والإخراج

أخيرًا ، قمنا بتحليل تأثير التداخل الاستباقي على اختيار الاستجابة الصحيحة عبر مسافة الإدخال والإخراج للأزواج المرسلة مسبقًا في الحجم المحدد 6 و 8 (Exp.2) و 8 و 16 (Exp.3) - والتي أظهرت بشكل عام مصداقية آثار PI. كما يتضح من الشكل 8 والشكل 9 ، لم يؤثر التداخل النشط الاستباقي على احتمال اختيار الاستجابة الصحيحة لمسافات الدخل والخرج البالغة 1 و 2 في هذه الأحجام المحددة (انظر الجدول 3 بالنسبة لـ BFs).

الشكل 8. احتمال اختيار العنصر الصحيح في التجربة 3 في ظل ظروف مع تداخل استباقي وبدون ، عبر مسافات الإدخال والإخراج والأحجام المحددة. تمثل أشرطة الخطأ فاصل الثقة بين الموضوع.

3.3 مناقشة

تقدم نتائج التجربتين 2 و 3 دليلًا على المشاركة الأكبر لـ LTM العرضي في أحجام مجموعة أكبر ، وهو ما يفسر انخفاض تأثير الحجم المحدد في أحجام مجموعة أكبر في هذه التجارب ، وفي التجربة 1. على وجه التحديد ، أثر التداخل الاستباقي سلبًا فقط على الأداء في المجموعة. الأحجام 6 و 8 و 16 ، ولكن ليس بأحجام أصغر للمجموعة. أصبح هذا التأثير واضحًا في المقام الأول كزيادة في التحديدات الخاطئة للطعم من التجارب السابقة ، كما هو متوقع من التداخل الاستباقي بين التجارب: ينشأ التداخل الاستباقي من صعوبة التمييز بين التجربة الحالية ذات الصلة والمعلومات التي لم تعد ذات صلة من التجارب السابقة (Gardiner، كريك ، وبيرتويستل ، 1972). في الظروف التي لا يوجد فيها تدخل استباقي ، استقر تأثير الحجم المحدد عند أحجام مجموعة أكبر (بين 4 و 30) ، تكرار التجربة 1. من المحتمل أن تعكس هذه الهضبة مستوى الأداء الذي يمكن الوصول إليه بالاعتماد على LTM العرضي وحده. مجتمعة ، تدعم نتائج التجارب 2 و 3 فكرة أن تأثير الحجم المحدد على الذاكرة لهضاب الارتباطات بسبب مشاركة LTM العرضي في أحجام مجموعة أكبر. علاوة على ذلك ، في الحالة الخاصة التي تم فيها استرجاع آخر زوج أو زوجين أولاً ، أظهر المشاركون أداءً جيدًا للغاية ، والذي لا يتأثر بـ PI في أحجام المجموعة الأكبر (6 و 8 و 16). يتوافق هذا مع هذه العناصر التي يتم استردادها من إدارة المستودعات ، مع عدم وجود مساهمة من LTM العرضي في الأداء. بينما بالنسبة لمسافة المدخلات والمخرجات 1 ، يمكن أن يُعزى عدم وجود تداخل استباقي إلى تأثير السقف ، بينما لا يمكن أن يعزى ذلك إلى المسافة 2. في الختام ، يبدو أن الأداء في مجموعة الأحجام الأكبر يكون مدفوعًا إلى حد كبير بـ LTM العرضي. هذا صحيح بشكل خاص للأزواج المشفرة في وقت مبكر ، أو التي تم استردادها في وقت متأخر ، لأن التداخل من الأحداث المتداخلة يفسد تمثيلات WM الخاصة بهم إلى درجة تجعلها غير مجدية عمليًا ، لذا فإن الاعتماد على LTM العرضي هو أفضل ما يمكن أن يفعله الشخص.

4. التجربة 4 و 5

الآن وقد أظهرنا مساهمات LTM في أحجام مجموعة أكبر ، نهدف إلى قياس مساهمة WM في المهمة عبر الأحجام المحددة. لقد ثبت أن أداء WM يتأثر بمعالجة المشتتات أثناء فترة الاستبقاء (انظر Brown، 1958؛ Lewandowsky، Geiger، & Oberauer، 2008؛ Peterson & Peterson، 1959؛ and Oberauer et al.، 2018 Benchmark 2.1 للحصول على نظرة عامة ). لذلك ، في التجربتين 4 و 5 ، اختبرنا WM للارتباطات عبر مجموعة واسعة من أحجام المجموعة في ظل ظروف لا تشتت أو تشتت الانتباه بين التشفير والاختبار. كان الهدف هو اختبار التنبؤ بأن التأخير المليء بالمشتت يضعف الأداء بشكل انتقائي في أحجام المجموعة الصغيرة ، حيث يعتمد بشكل أساسي على WM.

4.1 طريقة

4.1.1. المشاركون جمعنا بيانات من 30 مشاركًا للتجربة 4 (متوسط ​​العمر=23. 9 ، 27 إناث) و 30 مشاركًا للتجربة 5 (متوسط ​​العمر=24. 05 ، 13 إناث).

4.1.2. المواد والإجراءات

يتبع النموذج النموذج من التجربة 1 ، بصرف النظر عن تضمين مهمة تشتيت الانتباه لمدة 15 ثانية بعد عرض الأزواج في نصف التجارب. في التجارب المتبقية ، تم اختبار الذاكرة بعد فترة استبقاء غير مملوءة 1 ثانية كما في التجربة 1. في التجربة 4 ، كان عليهم الحكم بضغطة زر على ما إذا كان شريط أفقي ملائم للفجوة بين مربعين (Vergauwe و Barrouillet و Camos ، 2010) (انظر الشكل 10 للحصول على مثال للتحفيز). في التجربة 5 ، تتألف مهمة المشتت من الحكم على ما إذا كانت المعادلات الحسابية صحيحة أم لا (على سبيل المثال ، 5 × 4=20؟). خلال فترة الاستبقاء 15 ثانية ، كان لابد من إصدار 15 حكمًا ، مما أدى إلى وقت عرض لمدة ثانية لكل عامل تشويش. 4 تضمنت التجربة 4 أحجام المجموعة 2 و 3 و 8 و 16. تضمنت التجربة 5 مجموعة الأحجام 2 و 3 و 4 و 6. اشتملت التجربتان على جلستين مدة كل منهما ساعة واحدة وتضمنت 208 تجربة ، مع 13 تجربة لكل حالة لكل حجم مجموعة. داخل كل من الكتل الستة عشر للتجربة ، تم تحقيق كل مجموعة من حجم المجموعة وحالة الإلهاء (مع تشتيت الانتباه مقابل عدم وجود إلهاء) مرتين ؛ تم اختيار ترتيب الشروط بشكل عشوائي داخل كل كتلة. بصرف النظر عن هذه التغييرات ، اتبع النموذج النموذج من التجربة 1.

الشكل 9. احتمال اختيار العنصر الصحيح في التجربة 3 في ظل ظروف مع تداخل استباقي وبدون مسافات بين المدخلات والمخرجات والأحجام المحددة. تمثل أشرطة الخطأ الفاصل الزمني بين موضوع الثقة.

الجدول 3 بايز عوامل تأثير التداخل الاستباقي في أقصر مسافات المدخلات والمخرجات للأحجام المحددة 8 و 16 ، التجربة 2 و 3.

الشكل 10. مثال على محفزات مهمة المشتت في التجربة 4.

4.2 تحليل البيانات

قمنا بتحليل التجربتين 4 و 5 باستخدام الانحدار اللوجستي الهرمي Bayesian الذي يتنبأ بالإجابات الصحيحة أو غير الصحيحة في 4- اختبار AFC حسب حجم المجموعة والإلهاء (لا يوجد إلهاء مقابل الإلهاء). قمنا بتضمين اعتراض عشوائي من قبل المشاركين ومنحدر عشوائي لحجم المجموعة وكذلك الإلهاء. بالإضافة إلى ذلك ، قدرنا الارتباط بين معلمات الآثار العشوائية. كانت التأثيرات الثابتة هي الإلهاء وحجم المجموعة وتم تضمين الأخير كتنبؤ مستمر عند أحجام مجموعة 4 وأكبر (على سبيل المثال ، Exp 4: 8 و 16 ؛ Exp 5: 4 و 6) على النحو المحدد في التجربة 1 (أي ، الترميز الثالث في الجدول 1).

4.3 نتائج

يوضح الشكل 12 والشكل 11 متوسط ​​احتمال اختيار كل خيار من خيارات الاستجابة الأربعة عبر الأحجام المحددة لظروف التشتيت وعدم التشتيت ، في التجربتين 4 و 5 على التوالي. يمكن للقارئ المهتم أيضًا أن يجد النسبة المتوسطة من الاستجابات الصحيحة مقسمة حسب نوع الإشارات والموقع التسلسلي بالإضافة إلى موضع الإخراج في الملحق (الشكل S2D و E ، الشكل S 3D و E ، الشكل S 4D و E) . يسرد الجدول 2 الصيغ والارتباطات داخل الطبقة وعدد المشاهدات لنماذج الانحدار اللوجستي الهرمي الكامل.

4.3.1. دقة

كان سؤالنا الأول هو ما إذا كان أداء الذاكرة يتأثر بالتشتت بشكل مختلف عبر الأحجام المحددة. كشفت مقارنة النموذج عن دليل على وجود تفاعل بين حجم المجموعة والإلهاء في كل من التجربتين 4 و 5 (BF 01=8. 73 × 108 ، و BF 01=1. 38 × 104 ، على التوالي) بالإضافة إلى دليل على التأثير الرئيسي لحجم المجموعة (BF 10=3. 92 × 1011 و BF 10=1. 52 × 108) ، ومع ذلك دليل ضد التأثير الرئيسي للإلهاء (BF 01=15. 33 ، و BF { {17}} 94). كشفت تحليلات المتابعة للتجربة 4 أن الإلهاء فقط (سلبًا) أثر على احتمال اختيار الخيار الصحيح لحجم المجموعة 2 ، (BF 10=7138) ، ولكن لم يكن له تأثير ضار عند مجموعة الأحجام 3 ، و (مجمعة) 8 و 16 (BF 01=4. 73 ، BF 01=51. 68 ، على التوالي). بالمقابل ، كشفت تحليلات المتابعة للتجربة 5 أن الإلهاء فقط (سلبًا) أثر على احتمال اختيار الخيار الصحيح لحجم المجموعة 2 ، (BF 10=12. 00) ، ولكن لم يكن له تأثير ضار عند تعيين الأحجام 3 و (المجمعة) 4 و 6 (BF 10=18. 52 ، BF 10=5. 18). أيضًا ، تأثر تقدير سعة WM K عبر التجربتين 4 و 5 سلبًا فقط من خلال RI المملوء بالمشتت عند الحجم المحدد 2 (انظر الشكل 5D و E).

4.3.2. أنواع الخطأ

كان سؤالنا الثاني هو ما إذا كان تأثير الحجم المحدد مدفوعًا باختيار إغراء التجربة نفسه بشكل خاطئ ، كما هو متوقع من فرضية الربط ، وما إذا كان هناك تفاعل مع وجود مهمة تشتيت الانتباه. في كلا التجربتين 4 و 5 ، كان احتمال اختيار نفس التجربة هو نوع الخطأ الوحيد الذي يظهر تفاعلًا بين الهاء وحجم المجموعة (BF 10=1. 63 × 107 و BF 10=3. {{ 8}} × 106). كشفت تحليلات المتابعة عن وجود تأثير إلهاء على احتمالية اختيار إغراء التجربة نفسها (BF 10=879. 52 and BF 10=1452) للمجموعة المحددة فقط للحجم 2 ، بينما كان هناك دليل ضد هذا التأثير في أحجام مجموعة أكبر 3 (BF 01=9. 38 و BF 01=333. 33) و (مجمعة) 8 و 16 (BF 01=49. 24 ، خبرة 4). في التجربة 5 ، كان هناك دليل على أداء أفضل في وجود مهمة مشتت الانتباه في مجموعة (مجمعة) بأحجام 4 و 6 (BF 10=256). بالنسبة لجميع أنواع الأخطاء الثلاثة ، كان هناك دليل على وجود تأثير رئيسي لحجم المجموعة في كلتا التجربتين (انظر الجدول 4 لـ BFs). علاوة على ذلك ، كان هناك دليل ضد التأثير الرئيسي للإلهاء بالنسبة لإغراءات نفس التجربة والإغراءات الجديدة والأدلة السردية لتأثير الهاء في حالة اقتحام التجربة القديمة.

مسحوق استخراج سيستانش

انقر هنا لعرض منتجات Cistanche Improvement Memory

【اطلب المزيد】 البريد الإلكتروني: cindy.xue@wecistanche.com / تطبيق Whats: 0086 18599088692 / Wechat: 18599088692

4.3.3. مسافة الإدخال والإخراج

أخيرًا ، كنا مهتمين بكيفية تأثير مهمة المشتت على الأداء عبر مسافات الإدخال والإخراج في جميع الأحجام المحددة. على وجه التحديد ، تشير نتائج التجارب السابقة إلى أن آخر زوج أو زوجين ، عند اختباره مبكرًا ، يتم استرداده من إدارة المستودعات بغض النظر عن الحجم المحدد. إذا كان هذا هو الحال ، يجب أن تؤدي مهمة المشتت الانتباه بشكل انتقائي إلى إضعاف الأداء على مسافات قصيرة بين المدخلات والمخرجات ، حتى بالنسبة لأحجام المجموعة الأكبر. كما هو مبين في الشكل 13 والشكل 14 ، أثرت مهمة المشتت على احتمال اختيار الاستجابة الصحيحة للمسافات الصغيرة بين المدخلات والمخرجات (1 ، وأحيانًا 2) عند مجموعة الأحجام 2 وأحيانًا 3 ، ولكن ليس بالحجم المحدد 4 ، 6 و 8 و 16 (انظر الجدول 5 والجدول 6 لـ BFs). يشير هذا إلى أنه في التجربة الحالية ، في أحجام مجموعة أكبر ، غالبًا ما يتم استرداد الأزواج ذات الحد الأدنى من مسافة الإدخال والإخراج من LTM العرضي بدلاً من WM.

الشكل 11. أداء الذاكرة الفوري في التجربة 5. توضح اللوحة A احتمال اختيار العنصر الصحيح عبر أحجام المجموعة. تُظهر اللوحات B و C و D احتمالية اختيار الإغراء داخل التجربة والإغراء القديم والإغراء الجديد ، على التوالي. يمثل الخط الرمادي الحالة مع مهمة تشتيت بعد الترميز. تمثل أشرطة الخطأ الفاصل الزمني للثقة في الموضوع.

الشكل 12. أداء الذاكرة الفوري في التجربة 4. توضح اللوحة A احتمال اختيار العنصر الصحيح عبر أحجام المجموعة. تُظهر اللوحات B و C و D احتمالية اختيار الإغراء داخل التجربة والإغراء القديم والإغراء الجديد ، على التوالي. يمثل الخط الرمادي الحالة مع مهمة تشتيت بعد الترميز. تمثل أشرطة الخطأ فاصل الثقة داخل الموضوع.

4.4. مناقشة

يؤدي السماح بتشفير أزواج الصور والكلمات بشكل انتقائي إلى إضعاف الأداء لحجم المجموعة 2 ولكن ليس له تأثير ضار على أحجام المجموعة الأكبر. يشير هذا إلى أن WM تساهم بقوة أكبر في الأداء عند أصغر حجم للمجموعة (وإلى حد ما ، لا يزال في الحجم المحدد 3 في Exp.4) ، ولكن في أحجام المجموعة الأكبر ، يكون الأداء مدفوعًا بشكل كبير أو حصري بالفعل بواسطة LTM ، وبالتالي لا يتأثر بمعالجة المشتتات أثناء فترة الاستبقاء. جنبًا إلى جنب مع التجربتين 2 و 3 ، حيث أضر التداخل الاستباقي بشكل انتقائي بالأداء عند أحجام مجموعة أكبر ، فإن نتائج التجارب 4 و 5 تشكل تفككًا مزدوجًا لمساهمات WM و LTM عبر أحجام مجموعة أزواج الكلمات. في معظم الظروف ، يعتبر التفكك المزدوج دليلًا مقنعًا على التمييز بين آليتين أو عمليتين ، ولكن هناك ظروف يكون فيها هذا الاستنتاج غير صالح. يوفر تحليل تتبع الحالة أساسًا أكثر صلابة لتقييم الأدلة من أجل التمييز (انظر Newell & Dunn ، 2008 ، للحصول على مقدمة). الأساس المنطقي هو ما يلي: نحتاج إلى متغيرين تابعين يقيسان آليتين أو عمليتين افتراضيتين ، على التوالي. في حالتنا ، نفترض أن أداء الذاكرة بأحجام مجموعة صغيرة يعكس في الغالب WM ، بينما يعكس الأداء بأحجام مجموعة أكبر في الغالب LTM العرضي. علاوة على ذلك ، نحتاج إلى متغيرين مستقلين نقوم بتقييم تأثيرهما على كلا المتغيرين التابعين. هنا ، هذه هي معالجة PI وفترة استبقاء مملوءة بالمشتت. يمثل تتبع الحالة علاقة المتغيرين التابعين عبر جميع الظروف التجريبية. في الحالة الحالية ، نرسم الأداء بأحجام مجموعة صغيرة على المحور x ، والأداء بأحجام مجموعة أكبر في الحالة المقابلة على المحور y (انظر الشكل 15). نحن نعتبر سيناريوهين نظريين بديلين. في سيناريو الأبعاد 1- ، لا يوجد سوى بُعد واحد كامن لقوة الذاكرة ، أو إمكانية الوصول إلى الذاكرة ، والذي يحدد الأداء لجميع أحجام المجموعة. يتأثر هذا البعد بقوة أكبر أو أقل بالمتغيرين المستقلين. يتم ترجمة البعد الكامن إلى أداء من خلال وظيفة غير معروفة ، ولكنها متزايدة بشكل رتيب. إذا كان هذا هو الحال ، فيجب أن تقع جميع النقاط في تتبع الحالة على دالة زيادة رتيبة واحدة. في السيناريو ثنائي الأبعاد البديل ، هناك بعدين للذاكرة الكامنة ، أحدهما لـ WM - يؤثر بشكل أساسي على الأداء في أحجام مجموعة صغيرة - والآخر لـ LTM العرضي - يؤثر بشكل أساسي على الأداء بأحجام مجموعة كبيرة. يمكن أن يؤثر أحد المتغيرات المستقلة على بعد واحد ، والمتغير المستقل الآخر على البعد الآخر. نتيجة لذلك ، لا تحتاج نقاط البيانات في تتبع الحالة إلى الوقوع في دالة رتيبة واحدة. يدعم تتبع الحالة في الشكل 15 بوضوح سيناريو الأبعاد 2-.

5. مناقشة عامة

تقدم النتائج الحالية مساهمتين في فهمنا للذاكرة العاملة: أولاً ، قدمنا ​​اختبارًا جديدًا للفرضية الملزمة لسعة إدارة المستودعات عن طريق اختبار قدرة الأشخاص على الحفاظ على الارتباطات بين العناصر. عبر خمس تجارب ، أظهرنا أن سعة WM محدودة في الغالب - وإن لم يكن حصريًا - بعدد الارتباطات بين العناصر. ثانيًا ، أظهرنا تفككًا مزدوجًا لمساهمات WM و LTM العرضي للأداء في مهمة الذاكرة الفورية هذه: تأثر الأداء بأحجام معينة أكبر من 3 على وجه التحديد بالتداخل الاستباقي - ولكنه كان محصنًا من التأثيرات من التأخير المليء بالمشتت. في المقابل ، لم يتأثر الأداء في الحجم المحدد 2 بالتداخل الاستباقي ولكنه تضرر من التأخير المليء بالمشتت.

الشكل 13. احتمال اختيار العنصر الصحيح في التجربة 4 في ظل ظروف مع وبدون مهمة تشتيت الانتباه عبر مسافات الإدخال والإخراج وتحديد الأحجام. تمثل أشرطة الخطأ فاصل الثقة بين الموضوع.

5.1 حدود قدرة WM على الارتباطات بين العناصر

كان هدفنا الأول هو اختبار فرضية الربط من خلال اختبار WM جديد والذي يفكك عدد الارتباطات من تمييز إشارات الاسترجاع التي ترتبط بها المنبهات. بهذه الطريقة ، يمكن أن يُعزى تأثير الحجم المحدد على الأداء بشكل لا لبس فيه إلى حد سعة إدارة المستودعات. تتوقع فرضية الربط أنه مع زيادة حجم المجموعة ، يجب أن تنخفض ذاكرة الارتباطات ، في حين أن ذاكرة العناصر يجب أن تكون غير معطوبة إلى حد كبير (Oberauer ، 2019). في التجربتين 1 و 2 قدمنا ​​دعمًا لهذا التوقع بمهمة WM جديدة يكون فيها تميز إشارات الاسترجاع - الكلمات أو الصور - مستقلاً عن حجم المجموعة. لقد أظهرنا أن تأثير الحجم المحدد كان مدفوعًا بتقليل ذاكرة الارتباطات ، والذي أصبح واضحًا في زيادة احتمالية اختيار إغراء التجربة نفسها ولكن ليس الخيارات المتبقية. على النقيض من ذلك ، فإن ذاكرة العنصر - التي تنعكس في القدرة على رفض السحر الجديد - لم تتأثر بالحجم المحدد. كررت التجارب 3 و 4 و 5 اكتشاف أن الغالبية العظمى من الأخطاء المرتكبة بأحجام مجموعة أكبر كانت أخطاء ملزمة ، أي أخطاء اختيار عنصر من التجربة الحالية ، ولكنها تنتمي إلى زوج آخر غير الذي تم اختباره. ومع ذلك ، في هذه التجارب كان هناك أيضًا دليل على تأثير حجم المجموعة على نوعي الخطأ الآخرين - اختيار العناصر القديمة والعناصر الجديدة. اختلف شكل تأثيرات الحجم المحدد عن تلك الموجودة في السحر داخل التجربة: في حين زاد انتشار هذا الأخير بشكل حاد من الحجم المحدد 2 إلى 4 ، وتباطأ بعد ذلك ، زادت نسبة السحر القديم والجديد بطريقة ضحلة تقريبًا خطية مع حجم المجموعة. تذكرنا هذه الزيادة التدريجية بالتأثير الضحل إلى حد ما لطول القائمة الذي لوحظ في اختبارات التعرف على العناصر لـ LTM العرضي (Annis ، Lenes ، Westfall ، Criss ، & Malmberg ، 2015 ؛ Osth & Dennis ، 2015 ، للمراجعات والتفسيرات المحتملة لهذا التأثير) . علاوة على ذلك ، تم تعديل الزيادة في إغراءات التجربة القديمة ذات الحجم المحدد بواسطة PI ، مما يشير إلى أنها تنشأ من حقيقة أنه ، في أحجام مجموعة أكبر ، يتم استرداد معظم الأزواج من LTM العرضي. ومع ذلك ، لا يمكننا استبعاد أن سعة WM تلعب أيضًا دورًا في الحد من ذاكرة العنصر بأحجام مجموعة أعلى في التجارب 3 و 4 (انظر Cowan ، 2022). نستنتج أن حد سعة WM هو في المقام الأول ، ولكن ربما ليس حصريًا ، حدًا للقدرة على الحفاظ على الارتباطات.

5.2 مساهمة LTM في اختبارات WM

استنادًا إلى الاكتشاف غير المتوقع بأن التأثير الضار لحجم المجموعة على WM تباطأ بعد 4 أزواج - مع أداء المشاركين بشكل مماثل في مهمة الذاكرة الفورية عبر مجموعة الأحجام 4 و 6 و 8 - قمنا بالتحقيق في المساهمة التفاضلية لـ LTM في مهمة WM العلائقية. . أظهرت النتائج عبر التجارب 2-5 أن عمليات التلاعب التي أجريناها والتي إما استهدفت WM (فترة الاحتفاظ المملوءة بمشتت الانتباه ، Exp.4 و 5) أو LTM (PI ، Exp.2 و 3) أثرت أيضًا على أنواع الأخطاء بشكل تفاضلي: على وجه التحديد ، في أدت التجربتان 4 و 5 ، بما في ذلك فترة استبقاء مملوءة بمشتت الانتباه ، إلى زيادة احتمالية اختيار إغراء التجربة نفسها بحجم المجموعة الصغيرة 2 - ولكن ليس في أحجام مجموعة أكبر. هذا ما يجب أن نتوقعه إذا كانت WM مسؤولة بشكل خاص عن الحفاظ على الارتباطات بأحجام مجموعة صغيرة ، ومهمة المشتتات تضعف WM بشكل انتقائي. في التجربتين 2 و 3 ، اللتين تلاعبتا بكمية PI وبالتالي فائدة LTM العرضي ، أدى PI إلى زيادة تفاضلية في الأخطاء في اختيار إغراء التجربة القديمة بأحجام مجموعة أكبر. هذا أمر متوقع لأن PI يقلل من التمييز بين التجارب في LTM العرضي ، مما يجعل من الصعب تحديد ما إذا كان قد تم تقديم الحافز في التجربة الحالية أو السابقة. كشف تحليل استكشافي إضافي أن الأداء كان محصنًا ضد PI حتى في أحجام مجموعة أكبر عندما يتدخل عدد قليل جدًا من أحداث الترميز أو الاسترجاع بين عرض الزوج واختباره. يشير هذا إلى أنه يتم الاحتفاظ بالأزواج التي تم تقديمها مؤخرًا في إدارة المستودعات ، ويمكن الوصول إليها من خلال إدارة المستودعات طالما أنها غير معطوبة بسبب تداخل الخرج. ومع ذلك ، لم نجد أن هذه الأزواج عرضة لمهمة تشتيت الانتباه في التجربتين 4 و 5 ، لذا فإن استنتاجنا حول الأزواج التي يتم الاحتفاظ بها بشكل تفضيلي في WM في أحجام مجموعة أكبر تظل مؤقتة. كيف تعمل WM و LTM العرضي معًا؟ بناءً على النتائج الحالية نتصور تعاونهم على النحو التالي: ينتج عن كل زوج متتالي تنشيط تمثيلات عناصره (أي المفاهيم المقابلة للكلمة والموضوع) في الذاكرة الدلالية. يتم ترميز العلاقة بينهما في WM من خلال ربط مؤقت. بالإضافة إلى ذلك ، يتم إنشاء تتبع ذاكرة عرضي يمثل العناصر وعلاقتها كحدث متكامل (انظر Cowan ، 2019 ؛ Cowan & Chen ، 2008). هذا يعني أن العناصر حتى في القوائم المختصرة يتم تمثيلها في وقت واحد في كل من LTM و WM. كما يتم تقديم أزواج متتالية ، يتراكم التداخل بين الارتباطات في WM. إذا افترضنا أن التداخل يكون في الغالب بأثر رجعي ، فإن هذا يؤدي إلى فقدان تدريجي لإمكانية الوصول للأزواج السابقة في WM. بدلاً من ذلك ، يمكن أن يكون التداخل متماثلًا ، ولكن تتم إزالة الأزواج المقدمة مسبقًا من WM لمنعها من التداخل مع الأزواج المقدمة لاحقًا. في كلتا الحالتين ، يمكن الوصول إلى ارتباطات الأزواج التي تم تقديمها مؤخرًا في WM في بداية الاختبار. عندما يتم اختبار الزوج ، يتم استخدام العنصر المحدد لأول مرة كإشارة استرداد للوصول إلى نظيره من خلال ربطه في WM. إذا فشل ذلك ، يتم إجراء محاولة لاسترداد الزوج الذي تم اختباره من الذاكرة العرضية. تعتمد كلتا محاولتي الاسترجاع على معلومات إضافية من تنشيط التمثيلات في الذاكرة الدلالية: يتم دمج إعادة تنشيط كلمة أو كائن من خلال الاسترجاع المستند إلى الإشارات - من WM أو LTM العرضي - مع التنشيط المستمر في الذاكرة الدلالية. في حين أن الأول يساهم بمعلومات حول العلاقات بين العناصر ، فإن الأخير يساهم في معلومات العنصر. يساعد في استبعاد كلمات أو كائنات جديدة من بدائل الاستجابة ، وفي حالة انخفاض PI ، فإنه يساعد أيضًا في استبعاد العناصر من التجارب السابقة. ومع ذلك ، في حالة PI العالية ، يتم تنشيط جميع الكلمات والكائنات الموجودة في المجموعة الصغيرة بشكل مزمن في الذاكرة الدلالية ، وبالتالي ، فإن تنشيط العنصر يحمل القليل من المعلومات. يجب أن يعتمد التمييز بين التجارب الحالية والسابقة على الاسترجاع المستند إلى الإشارات ، باستخدام إما الربط في WM ، أو تمثيلات الذاكرة العرضية. إلى الحد الذي يعتمد فيه على WM ، يجب أن نتوقع زيادة انتشار الاقتحامات من القوائم القديمة مع الحجم المحدد ، كما وجدنا أن هذا هو الحال في حالة PI العالية. كما هو مذكور في المقدمة ، تمت مناقشة مساهمة LTM العرضي في الأداء في مهام إدارة المستودعات لبعض الوقت. ومع ذلك ، فإن افتراض مثل هذه المساهمة يترك لنا معضلة: لا يتم تقييد LTM العرضي بحدود السعة - فلماذا يكون الأداء في اختبارات WM محدودًا للغاية؟ على وجه الخصوص ، لماذا تكون قدرة الأشخاص على تذكر المعلومات في اختبارات WM مثالية تقريبًا في أحجام محددة تصل إلى حوالي 2 أو 3 ، ثم تتعطل بسرعة مع زيادة حجم المجموعة بشكل أكبر ، كما هو موضح في الشكل 1؟ ربما يكون جزء من الإجابة هو أن مهام إدارة المستودعات النموذجية تنطوي على مستوى عالٍ من التداخل الاستباقي بين التجارب: في تجارب الاستدعاء التسلسلي ، يتم الاحتفاظ بذاكرة الطلب عن طريق ربط كل عنصر من عناصر القائمة بتمثيل موضع القائمة الخاص به بحيث يمكن أن يكون الموضع تستخدم كإشارة استرجاع للعنصر عند الاستدعاء (Lewandowsky & Farrell ، 2008). عبر التجارب ، تعمل تمثيلات الموقف نفسها كإشارات استرجاع (Fischer-baum & McCloskey ، 2015) ، بحيث يتراكم التداخل الاستباقي في الذاكرة العرضية: يرتبط كل موقع بالعديد من العناصر - واحد من كل تجربة سابقة - التي تتنافس على استرجاع مع العنصر الهدف من التجربة الحالية. وبالمثل ، في معظم مهام التحقيق في WM المرئية ، يتم تقديم المنبهات كمصفوفات موزعة مكانيًا ، وفي الاختبار ، يتم تحديد الحافز المستهدف من خلال موقعه. يتم إعادة استخدام المواقع نفسها أو المتشابهة جدًا عبر التجارب ، بحيث ترتبط المواقع مثل إشارات الاسترجاع بمزيد من المحفزات المختلفة في LTM العرضي. على النقيض من ذلك ، تهرب WM من التداخل الاستباقي بين التجارب لأن WM يتم مسحها بعد كل تجربة ، ومحتويات WM محمية من التداخل من LTM (Oberauer ، 2009b ؛ Oberauer et al. ، 2017). لذلك ، في البيئات ذات PI المرتفع عبر التجارب ، من المرجح أن تكون مساهمة LTM العرضي متواضعة ، والأداء محدود بشدة بقدرة WM ، مما يؤدي إلى انخفاض حاد مع زيادة حجم المجموعة. على النقيض من ذلك ، عندما يتم تقليل PI كثيرًا ، يمكن للناس الاعتماد على LTM العرضي للتحايل على حد قدرة WM. أظهرت الأبحاث السابقة هذا بالفعل للاختبارات الفورية لذاكرة العنصر (Endress & Potter ، 2014). تتمثل المساهمة الجديدة للعمل الحالي في إظهار هذه الظاهرة أيضًا للذاكرة العلائقية: في الظروف التي لا يوجد فيها تدخل استباقي ، يمكن للناس حفظ 20 زوجًا عشوائيًا من المنبهات - وربما أكثر - بشكل سريع ، وهو ما يتجاوز بكثير أي تقدير لقدرة WM. التداخل الاستباقي يضعف هذه القدرة ، ويظهر أنه يعتمد على LTM العرضي. كان هناك مؤشر آخر على مساهمة أقوى لـ LTM في مهمة WM هو أنه في أحجام مجموعة أكبر ، تحول نوع الأخطاء من التدخلات في نفس التجربة إلى تدخلات القائمة القديمة. ومع ذلك ، لا يستطيع الباحث الرئيسي وحده أن يشرح بشكل كامل لماذا كشفت المهمة الحالية عن قيود أقل خطورة على الذاكرة المباشرة من مهام WM النموذجية. حتى في الظروف مع ارتفاع PI ، كانت تأثيرات حجم المجموعة التي تتجاوز أربعة أزواج ضحلة إلى حد ما ، وكانت تقديرات السعة من أحجام المجموعة الأعلى - لا سيما في التجربة 2 - مرتفعة بشكل غير عادي. نشك في أن هذا قد يكون بسبب استخدامنا لإشارات الاسترجاع التي يمكن تمييزها بشكل جيد نسبيًا. بعد كل شيء ، لديهم تمثيلات في فضاء مميز عالي الأبعاد (وفي حالة الصور ، مرئي أيضًا). في المقابل ، فإن إشارات الاسترجاع لمهام WM النموذجية - في معظم الحالات ، مواضع القائمة الترتيبية أو المواقع المكانية في مصفوفة - تكون أقل قابلية للتمييز ، لأنها تسكن مساحات أحادية أو ثنائية الأبعاد ، والتي تصبح مزدحمة بشكل متزايد مع زيادة حجم المجموعة. يمكن لإشارات الاسترجاع المميزة للغاية أن تمكّن LTM العرضي من العمل بشكل جيد بشكل معقول حتى في مواجهة التداخل الاستباقي.

الشكل 14. احتمال اختيار العنصر الصحيح في التجربة 5 في ظل ظروف مع وبدون مهمة تشتيت الانتباه عبر مسافات الإدخال والإخراج وتحديد الأحجام. تمثل أشرطة الخطأ الفاصل الزمني بين موضوع الثقة.

Fig. 15. State-trace plot of the data from Experiments 2 and 4. The proportion of correct responses of each participant was averaged over low set sizes (2, 3, or 4 pairs), and high set sizes (>4 أزواج ، باستثناء 30 زوجًا في التجربة 2). تمثل كل نقطة بيانات حالة تجريبية واحدة لدينا مقياس للأداء على مستويي الحجم المحدد. أشرطة الخطأ هي 95 في المئة فترات ثقة للمقارنات داخل المواضيع.

الجدول 4 عوامل بايز للتأثيرات الرئيسية لحجم المجموعة ومهمة المشتت عبر التجارب 4 و 5.

الجدول 5 بايز عوامل تأثير مهمة تشتيت الانتباه عبر أحجام مجموعة ، اعتمادًا على مسافة الإدخال والإخراج للتجربة 4. تمثل القيم الأكبر من 3 دليلًا على تأثير مهمة تشتيت الانتباه وتتم طباعتها بخط عريض ، والقيم أدناه 0. 33 دليل ضد تأثير.

الجدول 6 بايز عوامل تأثير مهمة تشتيت الانتباه عبر أحجام مجموعة ، اعتمادًا على مسافة الإدخال والإخراج للتجربة 5. تمثل القيم الأكبر من 3 دليلًا على تأثير مهمة تشتيت الانتباه وتتم طباعتها بخط عريض ، والقيم أدناه 0. 33 دليل ضد.

6. الخلاصة

تقدم الدراسة الحالية ثلاث مساهمات لفهمنا للذاكرة العاملة: أولاً ، الحد الأقصى لسعة WM هو في المقام الأول ، ولكن ربما ليس حصريًا ، حدًا للقدرة على الحفاظ على الارتباطات - في هذه الحالة للحفاظ على الارتباطات بين العناصر. ثانيًا ، أظهرنا تفككًا مزدوجًا لمساهمات WM و LTM العرضي للأداء في مهمة الذاكرة الفورية هذه: في أحجام مجموعة أكبر من 3 ، ساهمت LTM بقوة في الأداء ، في حين أن الأداء في الحجم المحدد 2 كان مدفوعًا بواسطة WM. ثالثًا ، نقترح ، وندعم تجريبيًا ، طرقًا لقياس المساهمات النسبية لـ WM و LTM العرضي للأداء في مهام الذاكرة الفورية التي يستخدمها الباحثون لاختبار WM: يمكن استخدام التداخل الاستباقي كمؤشر لمساهمة LTM العرضي . على العكس من ذلك ، يمكن استخدام قابلية التأثر بمهمة تشتيت الانتباه كمؤشر لمساهمة WM.

ملحق Cistanche بالقرب مني - تحسين الذاكرة

مراجع

آدم ، كي سي إس ، مانس ، آي ، فوكودا ، ك ، وفوغل ، إي كيه (2015). مساهمة ثغرات الانتباه في الفروق الفردية في سعة ذاكرة العمل المرئية. مجلة علم الأعصاب الإدراكي ، 27 (8) ، 1601-1616.

آدم ، KCS ، Vogel ، EK ، وأوه ، إي (2017). دليل واضح لحدود العناصر في الذاكرة العاملة المرئية. علم النفس المعرفي ، 97 ، 79-97. https://doi.org/10.1016/j. cogpsych.2017.07.001

أنيس ، جيه ، لينيس ، جيه جي ، ويستفال ، ها ، كريس ، إيه إتش ، ومالمبيرج ، كي جي (2015). لا يميز تأثير طول القائمة بين نماذج ذاكرة التعرف. مجلة الذاكرة واللغة ، 85 ، 27-41.

Atkinson، RC، & Shiffrin، RM (1968). الذاكرة البشرية: نظام مقترح وعمليات التحكم فيه. في المجلد. 2 ، العدد ج. علم نفس التعلم والتحفيز (ص 89 - 195). إلسفير. https://doi.org/10.1016/S0079-7421(08)60422-3.

Baddeley ، AD (2012). ذاكرة العمل: النظريات والنماذج والخلافات. المراجعة السنوية لعلم النفس ، 63 ، 1-29.

Barrouillet ، P. ، & Camos ، V. (2012). مع مرور الوقت: قيود زمنية في الذاكرة العاملة. الاتجاهات الحالية في علم النفس ، 21 (6) ، 413-419. https://doi.org/10.1177 / 0963721412459513

Bartsch و LM و Loaiza و VMVM و Oberauer و K. (2019). هل تكمن سعة الذاكرة العاملة المحدودة وراء الفروق العمرية في الذاكرة الترابطية طويلة المدى؟ علم النفس والشيخوخة ، 34 (2) ، 268-281. https://doi.org/10.1037/pag0000317

Beukers ، AO ، Buschman ، TJ ، Cohen ، JD ، & Norman ، KA (2021). هل النشاط الذاكرة العاملة الصامتة مجرد ذاكرة عرضية؟ الاتجاهات في العلوم المعرفية ، 25 (4) ، 284-293.