一个多项处理树模型的双背工作记忆任务
Michael D Lee1, Percy K Mistry2, Vinod Menon2,3,4
1Department of Cognitive Sciences, University of California Irvine, Irvine, CA 92697, USA.
Computational brain & behavior
|October 24, 2023
概括
我们为双背任务引入了一个新的认知模型,增强工作记忆和抑制测量. 这个模型为认知过程中的个体差异提供了可解释的参数.
科学领域:
- 认知心理学 认知心理学
- 认知神经科学 认知神经科学
- 心理测量 心理测量 心理测量
背景情况:
- 双背任务是工作记忆和抑制控制的标准衡量标准.
- 现有的模型可能无法完全分离潜在的认知过程.
研究的目的:
- 开发一个新的计算模型,用于使用多项式处理树的二回复任务.
- 为记忆,决策和响应偏差提供可解释的参数.
- 在不同的数据集上应用和验证模型.
主要方法:
- 在多项式处理树框架内开发了一个三参数模型 (内存,决策,基率).
- 使用现有的双背实验设计测试了参数恢复.
- 将模型应用于社会心理学 (种族面部感知) 和认知神经科学 (人类结合体项目) 的数据集.
主要成果:
- 证明了模型恢复参数和推断个体级认知过程的能力.
- 在层次上扩展模型,以比较刺激条件 (例如不同种族).
- 使用多变量回归扩展来将模型参数与其他认知任务 (列表排序,Flanker) 的性能联系起来.
结论:
- 这种新型模型有效地分离了认知过程,如编码,抑制和绑定失败在2-back任务中.
- 该模型为分析不同研究领域的工作记忆和抑制提供了灵活的框架.
- 这种方法有助于更深入地了解认知控制中的个体差异.
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