Unitization improves item recognition through less overall neural processing

召回 结合属性 识别记忆 心理学 认知心理学 认知 计算机科学 神经科学 数学 纯数学
作者
Zejun Liu,Chunyan Guo
出处
期刊:Neuroreport [Ovid Technologies (Wolters Kluwer)]
卷期号:30 (13): 882-886 被引量:7
标识
DOI:10.1097/wnr.0000000000001296
摘要

It is widely accepted that unitization can promote familiarity-based associative recognition, but the role of unitization in recognition of individual component elements remains unclear. Our goals of this study were to elaborate how unitization influenced item recognition and to further examine the effect of unitization on the extent to which familiarity and recollection contributed to item recognition. The results showed that unitization could facilitate item recognition through reducing the contribution of recollection. Together with previous findings that unitization could facilitate associative recognition, we believed unitization was an effective encoding strategy to improve memory performance.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
3秒前
ddong完成签到,获得积分10
4秒前
拼搏城完成签到,获得积分20
4秒前
wangayting完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
5秒前
田様应助hqq2312采纳,获得10
5秒前
9秒前
难过以亦发布了新的文献求助10
9秒前
vousme完成签到 ,获得积分10
10秒前
可可发布了新的文献求助10
11秒前
15秒前
16秒前
小可爱发布了新的文献求助10
16秒前
尊敬的诺言完成签到 ,获得积分10
17秒前
17秒前
汤孤风关注了科研通微信公众号
20秒前
guagua发布了新的文献求助10
21秒前
23秒前
yevounhh完成签到,获得积分10
23秒前
斯文败类应助张潆心采纳,获得10
26秒前
Hao应助小可爱采纳,获得10
27秒前
27秒前
29秒前
共享精神应助可爱的夜阑采纳,获得10
29秒前
29秒前
31秒前
31秒前
32秒前
33秒前
李爱国应助天下先采纳,获得10
34秒前
34秒前
星辰大海应助郎中不动武采纳,获得10
35秒前
大方百招发布了新的文献求助10
36秒前
oyl发布了新的文献求助10
36秒前
Yao丶发布了新的文献求助10
37秒前
37秒前
粽子发布了新的文献求助10
38秒前
fkwwdamocles发布了新的文献求助10
39秒前
高分求助中
【本贴是提醒信息,请勿应助】请在求助之前详细阅读求助说明!!!! 20000
One Man Talking: Selected Essays of Shao Xunmei, 1929–1939 1000
The Three Stars Each: The Astrolabes and Related Texts 900
Yuwu Song, Biographical Dictionary of the People's Republic of China 800
Multifunctional Agriculture, A New Paradigm for European Agriculture and Rural Development 600
Challenges, Strategies, and Resiliency in Disaster and Risk Management 500
Bernd Ziesemer - Maos deutscher Topagent: Wie China die Bundesrepublik eroberte 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 有机化学 工程类 生物化学 纳米技术 物理 内科学 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 电极 光电子学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2482773
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2145005
关于积分的说明 5471981
捐赠科研通 1867334
什么是DOI,文献DOI怎么找? 928220
版权声明 563073
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 496600