Prognoositava ajalise struktuuri tagajärjed mitme ülesandega olukordades 1. osa

ABSTRAKTNE

Igapäevaelus näeme sageli ette eelseisva ülesande või sündmuse ajastust, samal ajal kui tegeleme aktiivselt mõne muuga. Siin uurisime prognoositava ajalise struktuuri mõjusid sellise mitme ülesandega stsenaariumi puhul.

Ennustus ja mälu on omavahel tihedalt seotud. Hea ennustamisoskus parandab meie mälu ja vastupidi. Järgmised on mitmed tõendamise aspektid:

Esiteks aitab ennustamine meil teavet paremini meelde jätta. Kui me midagi analüüsime ja millegi üle spekuleerime, siis sedamööda, kuidas meie arusaam asjast muutub järjest sügavamaks, saame seda paremini oma mällu talletada. Seetõttu tähendab parem ennustamisvõime paremat mälu.

Teiseks võivad ennustused anda meile üksikasjalikumat teavet. Inimese mälu koosneb sageli üksikasjalikust teabest ja paremad ennustamisvõimed panevad meid sageli pöörama rohkem tähelepanu detailidele. See üksikasjalik teave aitab meil asju paremini meeles pidada ning võimaldab meil neid üksikasju paremini mõista ja rakendada.

Lisaks toovad ennustused kaasa ka suurema emotsionaalse kaasatuse, mis on samuti mälu edendamisel väga oluline tegur. Kui kogeme sündmust või sündmust emotsionaalsemalt, mäletame seda tavaliselt sügavamalt. See on üks põhjusi, miks liigutav lugu või mõtlemapanev kõne jätab inimestele sügava mulje.

Lõpuks võivad paremad ennustamisvõimed parandada ka meie mälu. Kui teeme vea või ennustame valesti, mõtleme sageli sügavalt, et vältida eksimist. Need mõtisklused ja mõtlemine nõuavad tavaliselt varasemate otsuste ja praktikate ülevaatamist, tugevdades seeläbi meie mälu.

Kokkuvõttes on ennustamise ja mälu vahel tugev seos. Inimese hea ennustamisvõime viib tavaliselt tugevama mäluni ja inimese parem mälu võib tema ennustamisvõimet edasi arendada. Seetõttu peaksime alati püüdma parandada oma ennustamis- ja mäluoskusi, et ennast paremini arendada. On näha, et me peame parandama mälu ja Cistanche deserticola võib oluliselt parandada mälu, sest Cistanche deserticola on traditsiooniline Hiina ravimmaterjal, millel on palju ainulaadseid toimeid, millest üks on mälu parandamine. Hakkliha tõhusus tuleneb selles sisalduvatest erinevatest toimeainetest, sealhulgas hapetest, polüsahhariididest, flavonoididest jne. Need koostisosad võivad aju tervist mitmel viisil edendada.

Lühimälu parandamiseks klõpsake nuppu Tea

Visuaalse töömälu ülesandes manipuleerisime sellega, kas töömälu sondi algust saab õigeaegselt ennustada, manustades samal ajal viivitusperioodi ka lihtsa sekkuva ülesande.

Esmalt näitame, et töömälu jõudlus aitas kaasa ajalistele ootustele, kuigi vahepealne ülesanne tuli täita. Lisaks mõjutasid eelseisvat töömälu käsitlevad ajalised ennustused ka vahepealse ülesande toimivust, mille tulemuseks olid kiiremad vastused, kui mälusond oli oodata varakult, ja aeglasem reageerimine, kui mälusond oli oodata hilja, võrreldes ajalisega, mil see oli ajaliselt ettearvamatu.

Kuna vaheülesanne toimus mälu viivituse ajal alati samal ajal, tulenevad erinevused selle vahepealse ülesande jõudluses ajalise ootuse tagajärgedest.

Seega näitame, et mitme ülesande seadetes ei hõlbusta teadmine, millal on eelseisva ülesande jaoks vajalik töömälu sisu, mitte ainult seotud töömälu ülesande täitmist, vaid võib mõjutada ka teiste sekkuvate ülesannete täitmist.
1. Sissejuhatus

Dünaamiliselt arenevas maailmas aitavad seaduspärasused meil ette näha keskkonna tulevasi seisundeid ja seeläbi suunata kohanemiskäitumist. Sellise ootuse üheks tugevaks allikaks on prognoositavad ajalised struktuurid (ülevaate saamiseks vt Nobre & van Ede, 2018).

Sellest tulenevad ajalised ootused võivad aidata ette valmistada ja optimeerida eelseisvat taju ja tegevust (Breska & Deouell, 2014; JT Coull & Nobre, 1998; Denison, Heeger, & Carrasco, 2017; Heideman et al., 2018; Jones& Boltz, Praamstra, 9, 89ur; Hoi, & Oostenveld, 2006; Rohenkohl, Cravo, Wyart, & Nobre, 2012; Shalev, Nobre ja van Ede, 2019; Shin & Ivry, 2002; van Ede, Rohenkohl, Gould ja Nobre, 2020; vanle, 2020; Overeem ja Stegeman, 2007; Vangkilde, Coull ja Bundesen, 2012). Lisaks võivad ajalised ootused suunata prioriseerimist ja juurdepääsu töömälu sisule hetkedel, mil need on kõige olulisemad (Jin, Nobre ja van Ede, 2020; Olmos-Solis, van Loon, Los, &Olivers, 2017; van Ede, Niklaus ja Nobre, 2017; Zokaei, Board, Manohar ja Nobre, 2019).

Praeguseks on ajalise ootuse mõjud kippunud kõige paremini uurima ühe ülesande kontekstis – see tähendab, et ennetamise perioodil puuduvad sekkumisülesanded.

See ei suuda tabada olulist "mitme ülesandega olukorda", millega seisame silmitsi igapäevaste tegevuste ajal ja kus me peame sageli ühise perioodi jooksul erinevate ülesannetega žongleerima. Nendes mitut toimingut hõlmavate stsenaariumide korral võime ette näha ühe ülesande (ülesanne A) eelseisva sündmuse ajastust, samal ajal kui peame tegelema mõne teise ülesandega (ülesanne B).

Siin uurime, kas ülesande A (siin töömälu ülesanne) prognoositava ajalise struktuuri olemasolu võib sellises mitme ülesandega olukorras mõjutada ülesande B (siin lihtne sekkuv ülesanne) jõudlust.

Esmalt küsime, kas töömälu ülesande täitmisel on endiselt kasu ajalistest ootustest, kui sekkuv ülesanne toimub ootuse perioodil. Lisaks uurime, kas ülesande A prognoositav ajaline struktuur võib mõjutada ka sekkuva ülesande B täitmist, mõjutades seeläbi üldist jõudlust samaaegsete ülesannetega žongleerimisel.

Nende küsimuste lahendamiseks lisasime visuaalse töömälu ülesande säilitusperioodi vahele vaheülesande. Plokkide vahel oli säilitusintervalli kestus kas ennustatav (100% kindlus, kas see on lühike või pikk) või ettearvamatu (50% lühike, 50% pikk).

Kriitiliselt kehtis ajalise ootusega manipuleerimine ainult ajale, mil töömälus olevaid üksusi aruande jaoks uuriti. Vastupidiselt sellele toimus sekkuv ülesanne alati samal ajal pärast mälu kodeerimist, sõltumata eeldatavast mäluproovi ajast.

Seega peegeldavad kõik mõjud vahepealse ülesande toimivusele ajaliste ootuste ülesannetevahelist tagajärge. Meie käesoleva uuringu peamine eesmärk oli näidata kontseptsiooni tõestust selle kohta, kas prognoositavatel ajastruktuuridel on selliseid ülesannetevahelisi mõjusid.

2. Meetodid

2.1. Osalejad

Soovitud valimi suuruseks määrati n=54, tuginedes meie labori eelmisele veebipõhisele uuringule, mis sihiti täiendavat küsimust, kasutades sarnast üldist ülesande seadistust (Gresch, Boettcher, van Ede ja Nobre, 2021).

Soovitud osalejate arvu saamiseks kogusime andmeid kokku 75 võrgus osaleja kohta. 20 osaleja andmed jäeti välja pärast meie a priori proovi eemaldamise protseduuri enne andmete jagamist tingimuste alusel.

Samuti eemaldati üks täiendav osaleja, kes kasutas ülesande täitmisel mittemälupõhist strateegiat (üksikasju vt jaotisest „Analüüs”). 54 osalejast (vanusevahemik: 19–40; keskmine vanus: 28,37; 15 naist; 38 meest, 1 mittebinaarne), 45 pidas ennast paremakäeliseks (9 vasakukäeliseks).

Osalejad värvati Prolific Academicu (https://www.prolife.co/) kaudu ja eelkontrolliti demograafiliste kriteeriumide (vanusevahemik 18–40, inglise keele oskus), üldise tervise (normaalne või normaalseks korrigeeritud nägemine, anamneesita) alusel. vaimuhaigustest) ja eelnev Prolific Academic osalemise ajalugu (osales vähemalt 10 uuringus, mille uuringu heakskiitmise määr oli üle 90%).

Kõik osalejad andsid enne osalemist teadliku nõusoleku ja neile maksti 7,50 naela tunnis. Sõltuvalt osaleja mäluülesande täitmisest võite teenida kuni 5 naela suurust lisatasu.

Täpsemalt, toimivus üle 80% sai boonusmakse vahemikus £0,01 80% kuni 5 £ 100%, kusjuures keskmine boonusmakse oli 0,67 £ (SD=0). 85) kõigi osalejate kohta. Uuringu kiitis heaks Oxfordi ülikooli keskülikooli teaduseetika komitee.

2.2. Ülesanne ja protseduur

Osalejad täitsid veebipõhise visuaalse töömälu ülesande, mis pidi esmalt meelde jätma kahe orienteeritud riba nurgad ja seejärel pärast säilitusintervalli kontrollimisel taasesitama ühe neist mäluüksustest (nagu Gresch et al., 2021) .

Lisaks pidid osalejad täitma vahepealse ülesande mälumassiivi kodeerimise ja uuritava üksuse leidmise vahel (joonis 1A). Kaks kriitilist eksperimentaalset manipulatsiooni puudutasid mälusondi ilmumise aega.

Esiteks võib sond ilmneda kas pärast lühikest (1250 ms) või pikka (2500 ms) säilitusintervalli (viivitus: varane vs. hiline). Teiseks, fikseeritud (ennustatavates) plokkides toimuks mäluproov alati samal ajal, muutuvate (ennustamatute) plokkide puhul aga ettearvamatult (ploki tüüp: fikseeritud vs. muutuja).

Selle tulemuseks oli neli võimalikku katsetingimust: varajase fikseeritud, varajase muutuja, hilise fikseeritud või hilise muutujaga mäluproovi algus. Kriitiline on see, et sekkuv sündmus toimus alati samal ajal pärast esialgse massiivi kadumist (1000 ms), sõltumata mäluproovi ajast.

Osalejad viisid katse läbi oma personaalarvuti veebibrauseris. Soovitatavad Interneti-brauserid olid MozillaFirefox ja Google Chrome. Mobiiltelefoni või tahvelarvuti kaudu osalemine ei olnud lubatud.

Enne katset hinnati osalejate ekraani eraldusvõimet, paludes neil kohandada krediitkaardi kujutist nii, et see vastaks ekraanile asetatud füüsilise krediitkaardi suurusele. Sel viisil saaksime pikslite tiheduse (pikslit cm kohta) mõõtmiseks arvutada kaardipildi laiuse pikslites ja kaardi tegeliku laiuse sentimeetrites.

Koos juhistega umbes 60 cm kaugusele (monitorist ühe käe kaugusel) võimaldas see meil esitada stiimuleid visuaalse nurga astmetes, sõltumata monitori suurusest (Li, Joo, Yeatman ja Reinecke, 2020).

Eksperimentaalne skript loodi rakenduses PsychoPy (Peirce et al., 2019) ja seda hostiti võrgus Pavlovia (https://pavlovia.org/) abil. Eksperimentaalse koodi leiate siit,https://osf.io/rx7yv/.

Iga katse alguses esitati kaks kallutatud riba samaaegselt hallil taustal (RGB väärtus: [128 128 128]) 250 ms. Üks latt paiknes alati kesksest kinnitusristist vasakul ja teine ​​paremal.

Sõltumata asukohast oli üks latt vasakule (vastupäeva) ja teine ​​paremale (päripäeva). Vertikaalsetele või horisontaalsetele meridiaanidele liiga lähedaste nurkade vältimiseks joonistati üksuste nurgad juhuslikult 5◦ sammuga vahemikus ±5◦ kuni ±85◦. Kõigi katsete käigus ilmus ekraani vasak- või parempoolses asendis võrdselt nii vasakule kui ka paremale suunatud riba.

Stiimulid olid ligikaudu 0,8 ◦ laiused ja 5,7 ◦ pikkused ning tsentreeritud vaatekaugusele, mis oli fikseerimisest ligikaudu 5,7 ◦ vaatenurgaga. Kodeerimisel uuriti mõlemat lateraalset üksust võrdselt, muutes need võrdselt asjakohaseks.

Massiivi kadumisele järgnes 1000 ms viiteperiood, mille jooksul jäi ekraanile fikseerimisrist. Pärast seda viivitust kuvati ekraani keskel 250 ms jooksul "sekkuv üksus" (kallutatud riba). Osalejad pidid reageerima sekkuvale elemendile, vajutades vasaku nimetissõrmega klahvi F, kui riba oli kallutatud vasakule, või klahvi J parema nimetissõrmega, kui riba oli kallutatud paremale.

Plokkide piires oli vahepealsete üksuste kalle pseudojuhuslik, nii et vasakule või paremale kaldumine toimus võrdselt sageli. Vahepealne üksus esitati alati erinevas värvitoonis kui kaks sellele eelnenud mäluelementi.

Mälestuselementide ja nende vahele jääva elemendi värv võeti alati kolmest hästi eristatavast värvist (RGB väärtused: sinine [{0},225,228], oranž[254,163,0], roosa [253,142,253]) . Mäluelementide ja vahepealsete esemete värvid varieerusid katsete lõikes juhuslikult. Vahepealsel elemendil oli sama suurus kui mäluüksustel ja selle nurk joonistati samuti juhuslikult vahemikus ±5◦ kuni ±85◦ sammuga 5◦.

For more information:1950477648nn@gmail.com