Elaboration by superposition: From interference in working memory to encoding in long-term memory.

工作记忆 遗忘 编码(内存) 分散注意力 短时记忆 认知心理学 召回 长期记忆 背景(考古学) 动机遗忘 干涉理论 计算机科学 心理学 认知 神经科学 古生物学 生物
作者
Krzysztof Piątkowski,Claudia C. von Bastian,Katarzyna Zawadzka,Maciej Hanczakowski
出处
期刊:Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory and Cognition [American Psychological Association]
卷期号:49 (3): 371-388 被引量:3
标识
DOI:10.1037/xlm0001188
摘要

Distraction embedded in working memory tasks leads to impaired performance. This impairment is mitigated when targets and distractors that follow them share common features-a signature effect of interference by superposition. Here we propose that target-distractor similarity modulates not only forgetting from working memory but also encoding into long-term memory. In five experiments, we test this elaboration-by-superposition hypothesis, demonstrating that semantic relatedness between targets and distractors benefits delayed category-cued recall performance (Experiments 1a and 1b), which is not due to carry-over effects from working memory testing (Experiment 2). Just as in the case of working memory, this long-term memory effect is reduced when distractors precede targets (Experiment 3). Finally, we show that while high target-distractor similarity reduces forgetting from working memory, it produces net benefits for long-term memory performance (Experiment 4). Together, the results suggest that common mechanisms underlie encoding into working and long-term memory, and that bindings between features of spatiotemporal context and features of to-be-remembered items play a crucial role. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
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
可爱的函函应助愉快采纳,获得10
刚刚
dm11发布了新的文献求助10
刚刚
ne发布了新的文献求助10
1秒前
evans完成签到,获得积分10
1秒前
斯文败类应助肚子采纳,获得10
1秒前
2秒前
yusss发布了新的文献求助10
2秒前
123发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
sunglow11完成签到,获得积分0
5秒前
小der发布了新的文献求助10
5秒前
高兴的悟空完成签到,获得积分10
5秒前
自由的寻芹完成签到 ,获得积分10
5秒前
施tx完成签到 ,获得积分10
7秒前
8秒前
可爱的函函应助rrrr采纳,获得10
8秒前
zjb完成签到 ,获得积分10
8秒前
11秒前
jingzhe完成签到,获得积分10
11秒前
思思发布了新的文献求助10
13秒前
柳乐优完成签到,获得积分20
13秒前
14秒前
241006014完成签到,获得积分10
14秒前
金也完成签到,获得积分10
14秒前
15秒前
wjy发布了新的文献求助10
15秒前
txbb发布了新的文献求助10
16秒前
16秒前
17秒前
肚子发布了新的文献求助10
17秒前
18秒前
飘逸小之完成签到,获得积分10
18秒前
19秒前
Jasper应助枯荣莲败采纳,获得10
20秒前
kg1597456完成签到 ,获得积分10
20秒前
乐乐应助LJN采纳,获得10
21秒前
所所应助文艺的映萱采纳,获得10
21秒前
21秒前
22秒前
祝朝阳完成签到 ,获得积分10
22秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7583418
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9162124
关于积分的说明 19606084
捐赠科研通 7165445
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266283
关于科研通互助平台的介绍 2431182
邀请新用户注册赠送积分活动 2257727