Erklärung der Assoziation zwischen Repetition Priming und Source Memory: Kein Beweis für einen Beitrag zur Wiedererkennung oder Sprachkompetenz

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Zusammenfassung In einem ConjointErinnerungAufgabe (Messung von Wiederholungspriming, Erkennungsgedächtnis und Quellengedächtnis), Items, die als zuvor untersucht erkannt wurden und korrekte Quellenentscheidungen erhalten, zeigen ebenfalls tendenziell ein größeres Ausmaß des Wiederholungsprimingeffekts. Diese Assoziationen wurden als aus einer einzigen hervorgehend erklärtErinnerungSystem oder Signal, und nicht mehrere unterschiedliche. In der vorliegenden Arbeit untersuchen wir, ob die Assoziation zwischen Priming und Quellengedächtnis alternativ als getrieben durch Wiedererkennung oder Fluency erklärt werden kann. Wir reproduzierten zuerst die grundlegende Priming-Source-Assoziation (Experiment 1). In den Experimenten 2 und 3 stellten wir fest, dass die Assoziation selbst dann bestehen blieb, wenn die Aufgabe so modifiziert wurde, dass offene und verdeckte Erkennungsurteile ausgeschlossen wurden. In Experiment 4 war die Assoziation erneut vorhanden, obwohl die Geläufigkeit (gemessen anhand der Identifikationsreaktionszeit) die Quellenentscheidung nicht beeinflussen konnte, obwohl die Assoziation deutlich schwächer war. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Assoziation zwischen Priming und Quellengedächtnis nicht auf einen Beitrag der Wiedererkennung oder Sprachflüssigkeit zurückzuführen ist; Stattdessen stimmen die Ergebnisse mit einem Einzelsystemkonto überein, bei dem ein gemeinsames Gedächtnissignal die Reaktion antreibt.

Schlüsselwörter QuelleErinnerung; Wiederholungsgrundierung; ErkennungErinnerung

Erinnerungkann auf verschiedene Weise ausgedrückt werden, wie z. B. eine Änderung der Identifizierung oder Erkennung eines Gegenstands aufgrund einer früheren Exposition gegenüber dem Gegenstand (Langzeit-Wiederholungs-Priming) oder die Fähigkeit festzustellen, ob ein Gegenstand zuvor in einem bestimmten Kontext begegnet war (ErkennungErinnerung). Bekannte Theorien erklären diese besonderen Phänomene als von unterschiedlichen angetriebenErinnerungSysteme, Signale oder Prozesse. Nach einigen theoretischen Darstellungen wird das Priming von einem impliziten (unbewussten oder nicht deklarativen) Gedächtnissystem angetrieben, während das Erkennungsgedächtnis von einem funktional und neuronal unterschiedlichen expliziten (bewussten oder deklarativen) Gedächtnissystem angetrieben wird.Erinnerung(z. B. Squire, 1994, 2004, 2009; Squire & Dede, 2015; Tulving & Schacter, 1990).

Cistanchekann verbessernErinnerung

Diese mehreren Systeme berücksichtigenErinnerungist in Psychologie-Lehrbüchern als Standardmodell allgegenwärtigErinnerung(z. B. Baddeley et al., 2014) und unabhängige Gedächtnissysteme werden immer noch verwendet, um die differenzielle Gedächtnisleistung zu erklären (z. B. Henson et al., 2016). Belege für eine multiple Systemtheorie des Gedächtnisses basieren auf funktionalen und neuronalen Dissoziationen zwischen Aufgaben (z. B. Craik et al., 1994; Jacoby & Dallas, 1981; Schacter et al., 2007; Squire, 2009; Staresina et al., 2011). ), obwohl es Beweise gibt, die diese Ergebnisse und/oder Schlussfolgerungen in Frage stellen (z. B. Addante, 2015; Berry et al., 2014; Buchner & Wippich, 2000; Dunn, 2003; Lukatela et al., 2007; Meier et al., 2009). ; Mulligan & Osborn, 2009; Ostergaard, 1992; Poldrack, 1996; Thakral et al., 2016).

Die Gegenansicht zum Mehrsystemmodell vonErinnerungist, dass der Gedächtnisausdruck bei verschiedenen Aufgaben, wie Priming und Erkennung, auf demselben zugrunde liegenden Gedächtnissignal basiert. Unter einem solchen Konto sollte eine höhere Gedächtnisstärke für ein Element gleichzeitig mit einem stärkeren Priming und einem höheren Wiedererkennungsgedächtnis verbunden sein. Beere et al. (2012) testeten dieses Konto unter Verwendung eines gemeinsamen Priming- und Erkennungsgedächtnisparadigmas, bei dem die Teilnehmer für jedes Item im Test gebeten wurden, ein Wort zu identifizieren, während es sich über einer Maske verdeutlichte (um ein Maß für das Priming zu liefern) und eine Wiedererkennungsbeurteilung abzugeben eine Skala von sicher-neu bis sicher-alt. In Übereinstimmung mit einem Einzelsystemmodell stellten sie fest, dass die Identifizierung von Gegenständen, die als alt beurteilt wurden, schneller war als die von Gegenständen, die als neu beurteilt wurden; Der Priming-Effekt, gemessen an allen untersuchten Items, war größer als der Priming-Effekt für nicht erkannte Items, und die Identifikations-RTs (Reaktionszeiten) nahmen tendenziell ab, wenn das Erkennungsvertrauen zunahm. Dies wurde seitdem viele Male repliziert und in formalen Modellen bestätigt (z. B. Berry et al., 2006, 2008a, 2008b, 2010; 2014; 2017; Mazancieux et al., 2019; Ward et al., 2013; siehe Shanks & Berry , 2012, für einen Rückblick).

Nicholas Lange und Christopher J. Berry

1 Institut für Psychologie, University of Warwick, Coventry, Vereinigtes Königreich

2 Fakultät für Psychologie, University of Plymouth, Plymouth, Großbritannien

Allerdings unter einigen Konten der AnerkennungErinnerungDas Wiedererkennungsgedächtnis selbst wird von zwei Prozessen angetrieben: Erinnerung und Vertrautheit (z. B. Yonelinas, 2002). Während sich die Erinnerung auf den expliziten Abruf des Gedächtnisses stützt, wird oft argumentiert, dass die Vertrautheit durch Wiederholungspriming angetrieben wird (z. B. Jacoby & Dallas, 1981; Mandler, 1980). Dies bedeutet, dass die Assoziation von Priming- und Erkennungsgedächtnis durch diese gemeinsame, implizite Komponente angetrieben werden könnte, und lässt die Frage offen, ob dasselbe Gedächtnissignal die Leistung beim Priming und a antreiben kannErinnerungAufgabe, die traditionell als auf explizites Gedächtnis angewiesen angesehen wird.

In der Studie von Lange et al. (2019) haben wir daher die Verhaltens- und Modellierungsarbeit von Berry et al. (2012) zur QuelleErinnerung. In der QuelleErinnerungAufgaben werden die Teilnehmer gebeten, den genauen Kontext abzurufen, in dem ein Gegenstand untersucht wurde, z. B. ob er in roter oder blauer Schrift, oben oder unten auf dem Bildschirm oder vor einem Strand- oder Waldhintergrund angezeigt wurde. Diese Aufgaben können nicht durch Vertrautheit gelöst werden, sondern erfordern den expliziten Abruf von Erinnerungsinformationen (siehe aber Diana et al., 2008; Taylor & Henson, 2012). Bei dieser erweiterten Aufgabe wurden den Studienteilnehmern Wörter am oberen oder unteren Rand des Bildschirms angezeigt. Attest, die Teilnehmer identifizierten zuerst ein Element, als es über eine Maske geklärt wurde, gaben dann eine Erkennungsvertrauensbewertung ab, gefolgt von einer Quellenvertrauensbewertung. Wir replizierten die Befunde der Assoziation von Priming- und Wiedererkennungsgedächtnis und beobachteten die analoge Assoziation von Priming- und Quellgedächtnis: Items mit korrekten Quellentscheidungen hatten tendenziell auch schnellere Identifikations-RTs (für ähnliche Befunde, die eine Erinnerungsaufgabe als Quellgedächtnisaufgabe verwenden, siehe Mazancieux et al., 2019, Exp. 1).

Diese Ergebnisse stimmen mit einem einzelnen übereinErinnerungSignal zugrunde liegende Reaktion wo größerErinnerungDie Stärke eines Items ist eher mit größerem Priming, korrekten "alten" Erkennungsurteilen und korrekten Quellenurteilen verbunden. Während die Kernannahme eines einzelnen Gedächtnissignals oder mehrerer unabhängiger Gedächtnissignale für die Vorhersagen über die Zuordnung dieser Gedächtnisaufgaben von zentraler Bedeutung ist, beschreiben Hilfsannahmen über die Antwortzuordnung, wie sich das Antworten bei einer Aufgabe mit dem Antworten bei einer anderen ändert. Bei der Standard-Antwortzuordnung wird davon ausgegangen, dass Antworten unabhängig voneinander erfolgen. Für die Zuordnung von Priming und Quellengedächtnis bedeutet dies beispielsweise, dass die Größe des Priming-Effekts von „sicher (falsche Quellenentscheidung)“ zu „sicher (korrekte Quellenentscheidung)“ monoton ansteigen sollte.1 Insgesamt jedoch In den Experimenten von Lange et al. (2019) war das Priming an beiden Endpunkten der Bewertungsskala tendenziell am höchsten und am Mittelpunkt der Skala am niedrigsten. Mit anderen Worten, das Priming nahm mit zunehmendem Vertrauen in die Quellenentscheidung zu, unabhängig davon, ob diese Entscheidung richtig oder falsch war.

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Angesichts der Tatsache, dass in unserer Aufgabe Quellengedächtnisbewertungen auf Erkennungsbewertungen folgten, überlegten wir, ob dieses unerwartete Muster in der Assoziation von Priming und Quellenerinnerung auf die Erkennungsbewertungen zurückzuführen war, die den Quellenvertrauensbewertungen vorausgingen, d unabhängig. Es ist allgemein bekannt, dass es eine gewisse Abhängigkeit zwischen Quellen- und Wiedererkennungsbewertungen gibt, sodass Quellenentscheidungen mit hoher Zuverlässigkeit wahrscheinlicher sind, wenn Erkennungsentscheidungen mit hoher Zuverlässigkeit getroffen werden (z. B. Hautus et al., 2008; Starns et al ., 2013) und dass dies eine Folge von mehr als nur einem gemeinsamen Gedächtnissignal ist (Starns & Ksander, 2016). Wiedererkennungs- und Quellgedächtnismodelle berücksichtigen dies, indem sie erlauben, dass sich die Quellentscheidungskriterien oder die Antwortzuordnung mit der Wiedererkennungsbewertung ändern (z. B. Hautus et al., 2008; Klauer & Kellen, 2010; Onyper et al., 2010). Als wir das Response-Mapping angepasst haben, um die Abhängigkeit zwischen diesen Antworten einzubeziehen, erfasste das Einzelsystemmodell unserer Conjoint-Memory-Aufgaben die Erkenntnis, dass korrekte Quellenentscheidungen insgesamt mit einem größeren Priming verbunden sind als falsche Quellenentscheidungen, und dass das Priming unabhängig davon mit dem Quellenvertrauen zunimmt ob die Antwort der Quelle korrekt war.

Eine Möglichkeit besteht darin, dass die bessere Vorhersage des Modells mit geänderter Antwortzuordnung ein Beweis dafür ist, dass der zugrunde liegende Prozess, der zu den spezifischen Merkmalen der Assoziation zwischen Priming und Quellgedächtnis führt, die Entscheidungsabhängigkeit der Quellgedächtnisbewertungen von vorhergehenden Erkennungsgedächtnisbewertungen ist. In diesem Artikel haben wir versucht, dies empirisch zu überprüfen. Wenn sich die Konfidenzbewertungen des Quellgedächtnisses mit den Erkennungskonfidenzbewertungen ändern, sollte das Entfernen der Erkennungskonfidenzbewertungen diese Entscheidungsverzerrung beseitigen. Dann sollten insgesamt korrekte Quellenentscheidungen zwar immer noch mit einem stärkeren Priming verbunden sein als falsche Quellenentscheidungen (in Übereinstimmung mit der Kernannahme des Einsystemmodells), aber das Priming sollte nun mit zunehmendem Vertrauen in die richtige Quellenentscheidung allmählich zunehmen. Experiment 1 ist eine Wiederholung von Experiment 2 von Lange et al. (2019), um das zuvor beobachtete Muster der Assoziation von Priming und Quellgedächtnis wiederherzustellen. Wir versuchten dann zu bestimmen, ob die Assoziation fortbestehen würde, selbst wenn offene (Experiment 2) und verdeckte (Experiment 3) Erkennungsurteile ausgeschlossen wurden. In Experiment 4 testeten wir durch Messen von Priming- und Quellenentscheidungen in getrennten statt in verschachtelten Phasen, ob die Priming-Quellen-Assoziation unter Bedingungen fortbestehen würde, bei denen andere Faktoren, wie z. B. die Geläufigkeit der Identifizierung, die Quellenentscheidung nicht beeinflussen würden.

Versuch 1

Methode Teilnehmer.

Sechsunddreißig Personen (7 männlich; M Alter =24.20, SD=9.52) nahmen an dem Experiment für eine Zahlung von £8 teil. Diese Stichprobengröße lieferte basierend auf Berechnungen für eine Pilotstudie eine Trennschärfe von 0,8, um einen mittelgroßen Effekt in einem Design mit wiederholten Messungen mit zwei Stufen zu erkennen (d. h. eine DZ von Cohen, die ungefähr gleich 0,48 ist). Wir verwendeten die gleiche Stichprobengröße in jedem nachfolgenden Experiment. Die Teilnehmer an jedem Experiment wurden unter Verwendung eines Teilnehmerpools der University of Plymouth rekrutiert. Die Ethik wurde von der Ethikkommission der University of Plymouth genehmigt. Alle Teilnehmer gaben vor der Teilnahme am Experiment ihre Einverständniserklärung ab.

Materialien. Der Stimulus-Pool bestand aus 384 niederfrequenten Wörtern mit vier Buchstaben, ausgewählt aus der psycholinguistischen Datenbank des Medical Research Council (Coltheart, 1981). Die Häufigkeit des Auftretens reichte von 1 bis 13 pro Million, und es gab keine Konkretheits- oder Abbildungseinschränkungen. Archaische und umgangssprachliche Begriffe wurden ausgeschlossen. Für jeden Teilnehmer wurden 176 Wörter zufällig als alte Stimuli zugewiesen, weitere 176 Wörter wurden als neue Stimuli ausgewählt und weitere 32 Wörter wurden als Stimuli ausgewählt, die in den Primacy- und Recency-Pufferversuchen in der Studienphase auftauchten.

Verfahren. Zu Beginn des Experiments absolvierten die Teilnehmer sechs Übungsversuche der kontinuierlichen Identifizierungsaufgabe (CID; Berry et al., 2012; Feustel et al., 1983; Lange et al., 2019; Stark & ​​McClelland, 2{{7} }) sich vor den experimentellen Versuchen mit der Aufgabe vertraut zu machen. Das CID-Verfahren war das gleiche wie das von Lange et al. (2019). Bei jedem CID-Versuch wurde ein einzelnes Wort immer länger geflasht und mit der Zeit immer deutlicher. Die Teilnehmer wurden angewiesen, die Eingabetaste zu drücken, sobald sie sicher waren, dass sie das Wort richtig identifizieren konnten. Genauigkeit und Schnelligkeit wurden in den Aufgabenanweisungen betont. Zu Beginn jedes Versuchs wurde 1.000 ms lang eine Fixierungsmaske „####“ in der Schriftart 24-point Courier präsentiert. Als Nächstes wurde das Wort 16,7 ms lang in 20-point Courier-Schriftart präsentiert (eine Bildschirmaktualisierung bei 60 Hz). Die Maske wurde dann für 233,3 ms präsentiert, was einen 250-ms-Präsentationsblock bildete. Es gab dreißig 250-ms-Präsentationsblöcke. Die Stimulusdauer erhöhte sich bei jedem abwechselnden Block um 16,7 ms, und die Maske wurde immer für den Rest des 250-ms-Blocks präsentiert. Somit war jeder CID-Versuch potenziell 7.500 ms lang, konnte aber vorzeitig beendet werden, indem der Teilnehmer die Eingabetaste drückte. Wenn die Eingabetaste gedrückt wurde, wurde die Maske dann für 16,7 ms erneut präsentiert. Als nächstes wurde ein weiß umrandetes Kästchen präsentiert, das dem Teilnehmer anzeigte, dass er oder sie das Wort auf der Tastatur eingeben muss. Tastendrücke wurden in der Box angezeigt. Die Teilnehmer wurden aufgefordert, nach Eingabe des Wortes die Eingabetaste zu drücken, um zum nächsten Versuch zu gelangen.

Studienphase. Den Teilnehmern wurde gesagt, dass sie für kurze Zeit Wörter unter oder über der Mitte des Bildschirms sehen würden und dass ihre Aufgabe darin bestand, sich die Position jedes Wortes für einen späteren Test zu merken. Die Teilnehmer absolvierten acht Studien-Test-Blöcke, die identisch waren, außer dass die Stimuli in jedem Block einzigartig waren. Zu Beginn jedes Lernblocks wurde ein „Plus“-Fixieren für 500ms in der Mitte des Bildschirms präsentiert. Die Wörter wurden jeweils 2 s lang dargeboten, wobei die Hälfte von ihnen 0,9 cm unterhalb des zentralen Fixationspunkts präsentiert wurden (dh einen vertikalen Sehwinkel von etwa 0,69 Grad aus einem Betrachtungsabstand von etwa 75 cm darstellen) und die andere Hälfte 0,9 cm über dem Befestigungspunkt. Das Interstimulusintervall betrug 100 ms. Die Zuordnung der Wörter zum Ort und die Reihenfolge der Präsentation wurde über die Teilnehmer randomisiert. Die Teilnehmer absolvierten 26 Studienversuche pro Block, wobei die ersten und letzten beiden Versuche in jedem Block als Primacy- und Recency-Buffer-Trials bezeichnet wurden. Die Pufferreize wurden im Experiment nicht erneut dargeboten.

Testphase. Als nächstes wurden Anweisungen für die erste CID-RS-Testphase (dh CID mit Erkennungs- und Quellenbeurteilungen) präsentiert. Den Teilnehmern wurde gesagt, dass sie erneut Identifizierungsversuche absolvieren würden und dass einige der Wörter aus dem vorherigen Studienblock stammten und einige neu waren. Ihnen wurde gesagt, dass sie nach jeder Identifizierung entscheiden müssen, ob sie das Wort für neu (dh zuvor nicht gezeigt) oder alt (dh gelernt) hielten, und angeben mussten, ob es zuvor am unteren oder oberen Rand des Bildschirms angezeigt wurde. Sie wurden darüber informiert, dass sie diese Standortentscheidung auch für Artikel treffen sollten, die sie als neu angaben, und zu raten, wenn sie sich nicht sicher waren. Den Teilnehmern wurde gesagt, dass die Hälfte der Wörter neu und die andere Hälfte alt sein würde, dass die Hälfte der alten Wörter am unteren Rand des Bildschirms und die andere Hälfte am oberen Bildschirmrand angezeigt würden. In jedem Testblock gab es 44 Versuche, bestehend aus 22 alten und 22 neuen Items. Bei jedem Versuch wurde ein Wort in der Mitte des Bildschirms präsentiert, wobei dasselbe CID-Verfahren wie bei den Übungsversuchen verwendet wurde. Nachdem sich die Teilnehmer identifiziert hatten, wurde das Wort durch eine Erkennungsprobe ("Ist das Wort neu oder alt?") und eine Bewertungsskala ("1=sicher neu, 2=wahrscheinlich neu, {{6 }}schätze neu, 4=schätze alt, 5=wahrscheinlich alt, 6=sicher alt"). Nachdem die Teilnehmer ihr Erkennungsurteil abgegeben hatten, wurde eine Quellengedächtnisprüfung ("Wurde das Wort ganz unten oder ganz oben präsentiert?") mit einer Bewertungsskala ("1=sicher unten, 2=wahrscheinlich unten, { {12}}schätze unten, 4=schätze oben, 5=wahrscheinlich oben, 6=sicher oben"). Die Teilnehmer verwendeten die Zifferntasten 1 bis 6 auf dem Hauptteil einer QWERTZ-Tastatur für die Erkennungsbeurteilung und die Zifferntasten auf dem Nummernblock für die Quellspeicherbeurteilung. Auf dem Nummernblock wurden Aufkleber mit Aufwärtspfeilen angebracht, die die "obere" Antwort anzeigen, und Abwärtspfeilen, die die "untere" Antwort anzeigen. Nachdem sie ihre Quellenspeicherbeurteilung vorgenommen hatten, wurde eine Eingabeaufforderung präsentiert, die die Teilnehmer anwies, die Eingabetaste zu drücken, um den nächsten Versuch zu starten. Nach Abschluss des Testblocks wurde den Teilnehmern der nächste Studienblock präsentiert. Nach Abschluss des letzten Testblocks endete das Experiment.

Erstes Screening von Identifizierungsversuchen. Bei diesem und den folgenden Experimenten wurde ein Versuch nicht in die Analyse einbezogen, wenn ein Wort während der Identifizierungsphase eines Versuchs falsch identifiziert wurde oder die Identifizierungsreaktionen zu schnell oder zu langsam waren. Identifizierungsantworten wurden auf geringfügige typografische Fehler korrigiert (z. B. wenn eine Zahl oder ein Symbol nach dem korrekt getippten Wort getippt wurde). Ein Teilnehmer wurde zu diesem Zeitpunkt ausgeschlossen, da er im ersten Studientestblock nicht versuchte, Wörter zu identifizieren. Insgesamt war der Anteil der falsch identifizierten Studien nach Korrektur von Tippfehlern gering (M=3,05 Prozent, SD=2,58), ebenso wie der Anteil der Studien, bei denen die Teilnehmer keine Antwort gaben ( M=0.19 Prozent , SD=0.78). Der Anteil der Studien, bei denen die Identifikations-RT weniger als 200 ms oder mehr als drei Standardabweichungen über der mittleren Identifikations-RT (innerhalb des Teilnehmers) lag, war ebenfalls gering (M=1,22 Prozent der Studien, SD{{13} }.49). Nach Lange et al. (2019) wurden diese vier Versuchstypen nicht weiter analysiert. Dadurch blieb eine ausreichende Anzahl gültiger Versuche für alle Personen übrig (M=95.54, SD=2.52, Min=88.07 Prozent).

Mittel. Alle Analysen wurden in R durchgeführt (R Core Team, 2019). Bei allen relevanten statistischen Vergleichen haben wir die Teilnehmer listenweise ausgeschlossen, wenn sie in irgendeiner Zelle dieser Analyse fehlende Daten hatten. Die Varianzanalyse (ANOVAs) wurde unter Verwendung der aov_car-Funktion im Apex-Paket (Singmann et al., 2020) berechnet, wobei Post-hoc-Kontraste mit Mittelwerten berechnet wurden (Lenth, 2020). Freiheitsgrade wurden gegebenenfalls mit der Greenhouse-Geisser-Korrektur auf Verletzung der Sphärizität korrigiert. Für alle statistischen Analysen wurde ein Alpha-Niveau von 0,05 verwendet, und alle t-Tests waren zweiseitig. Wir haben auch äquivalente Bayes'sche Analysen durchgeführt und Bayes-Faktoren (BF) für alle gemeldeten frequentistischen Tests unter Verwendung des BayesFactor-Pakets (Morey & Rouder, 2018) mit den Standardprioritäten des Pakets für alle Tests gemeldet. Wir berichten die folgenden Effektgrößen: ηP2 für ANOVAs, Cohens DZ (DZ; mittlere Differenz zweier abhängiger Maße, dividiert durch die durchschnittliche Standardabweichung der Differenz der beiden Maße) für t-Tests. Die Studien wurden für alle Analysen über Studien-Test-Blöcke hinweg aggregiert.

Der Priming-Effekt wurde als mittlere Identifikations-RT für neue Artikel abzüglich der mittleren Identifikations-RT für alte Artikel berechnet. Die Erkennungsdiskriminierung wurde mit d′ gemessen (im Folgenden als Erkennungs-d′ bezeichnet), das als z(p["alt"| alt]) – z(p["alt"| neu]) berechnet wird, wobei p("alt "| alt){{0}}(Anzahl Treffer plus 0.5)/(Anzahl alter Einträge plus 1) und p("alt"| neu)=( Anzahl Fehlalarme plus {{10}},5)/(Anzahl neuer Items plus 1), nach Snodgrass und Corwin (1988). Das Muster der Ergebnisse für Pr, das Maß für die Unterscheidbarkeit im Zwei-Hoch-Schwellenwertmodell, das als p(„alt“|alt) – p(„alt“| neu) berechnet wird, war dasselbe, daher berichten wir nur Anerkennung d′ durchgehend. Die Erkennungsreaktionsverzerrung wurde mit c (im Folgenden als Erkennungs-c bezeichnet) gemessen, das als −0,5 * (z(p["alt"| alt]) plus z(p["alt"|] berechnet wird Neu])). Die Quellenunterscheidung wurde mit d' gemessen (im Folgenden als Quelle d' bezeichnet). Für diese Messung wurden Items oben an der Quelle willkürlich als Targets und Items unten an der Quelle als Nicht-Targets bezeichnet; also Quelle d′=z(p["top"| top]) – z(p["top"| bottom]), wobei p("top"| top)=(number der korrekten Top-Antworten plus 0,5)/(Anzahl der Quellen-Top-Elemente plus 1) und p("top"| bottom)=(Anzahl der falschen Top-Antworten plus 0,5)/(Anzahl der Quelle-unten Elemente plus 1). Das Muster der Ergebnisse für die Quellengenauigkeit – berechnet als (Anzahl der „obersten“|obersten Elemente plus Anzahl der „untersten“|untersten Elemente)/Anzahl der alten Elemente – war dasselbe, sodass nur ersteres gemeldet wird. Die Quellenverzerrung wurde mit c (im Folgenden als Quelle c bezeichnet) gemessen und als –0,5* (z(p["oben"| oben]) plus z(p["oben"| unten])) berechnet.

Für die Analyse von Identifizierungs-RTs, die nach Quellen-Konfidenzbewertungen klassifiziert wurden, wurden die Antworten über Quellen-Oberseiten- und Quellen-Unterseiten-Items zusammengefasst. Die Quellenbewertungen 3, 2 und 1 für Items der unteren Quelle und 4, 5 und 6 für Items der oberen Quelle stellten korrekte Quellenentscheidungen mit zunehmender Antwortsicherheit dar, während die Bewertungen 4, 5 und 6 für Items der unteren Quelle und 3, 2 und 1 für Items an der Spitze der Quelle stellten falsche Quellenentscheidungen dar. Zuverlässigkeit der Maßnahmen. Frühere Untersuchungen haben gezeigt, dass es wichtig ist, die relative Zuverlässigkeit von direkten und indirekten Gedächtnisaufgaben zu berücksichtigen, wenn man die Aufgabenleistung vergleicht (Buchner & Wippich, 2000). Dementsprechend wurden Split-Half-Korrelationen verwendet, um die Zuverlässigkeit der Priming-, Erkennungs- und Quellenmaße in allen Experimenten zu bestimmen. Um diese zu berechnen, haben wir zuerst die Daten von jedem Teilnehmer in ungerade und gerade nummerierte Versuche aufgeteilt und dann den Priming-Effekt, die Erkennung d′ und die Quelle d′ in jeder Hälfte berechnet. Die Split-Half-Korrelationen wurden dann als Pearson-Korrelation zwischen der Leistung in jeder Hälfte aller Teilnehmer angegeben. In Experiment 1 waren diese groß und signifikant, Priming, r(33)=.90, p<.001, bf="1.94" ×="" 109="" ;="" recognition="" d′,="" r(33)=".90,"><.001, bf="3.55" ×="" 109="" ;="" source="" d′,="" r(33)=".81,"><.001, bf="7.70" ×="">

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Ergebnisse

Unter Berücksichtigung der ersten Gesamtniveaus der Gedächtnisleistung übertrafen der Priming-Effekt, die Erkennung d′ und die Quelle d′ alle den Zufall (0): M Priming=247ms, SE=34, t(34 )=7.17, p<.001, d="1.22," bf="5.11" ×="" 105;="" m="" recognition="" d′="1.23," se="0.10," t(34)="12.02,"><.001, d="2.03," bf="8.61" ×="" 1010;="" m="" source="" d′="0.80," se="0.11," t(34)="7.48,"><.001, d="1.26," bf="1.16" ×="" 106="" .="" table="" 1="" shows="" the="" mean="" identification="" rt="" for="" new="" and="" old="" items,="" and="" also="" the="" mean="" hit="" rate="" and="" false="" alarm="" rate="" for="" recognition="" and="" source="" decisions.="" neither="" recognition="" nor="" source="" responding="" was="" biased="" overall="" (recognition="" c="−0.04," se="0.04," t(34)="0.98," p=".33," d="0.17," bf="0.28;" source="" c="0.01," se="0.05," t(34)="0.11," p=".91," d="0.02," bf="">

Es gab Hinweise auf Korrelationen zwischen diesen Gesamtmaßen, obwohl dies nur für die Assoziation von Erkennung und Quellgedächtnis wesentlich war (Priming und Erkennung d′, r(34)=.35, p=.041 , BF=2.32; Priming und Quelle d′, r(34)=.33, p=.056, BF=1.84; Erkennung d′ und Quelle d′, r(34)=.82, p<.001, bf="1.82" ×="" 106="" ).="" as="" in="" lange="" et="" al.'s="" (2019)="" study,="" we="" expected="" associations="" between="" priming="" and="" source="" memory="" to="" be="" evident="" when="" broken="" down="" according="" to="" the="" source="" decision.="" we="" consider="" two="" aspects="" of="" the="" data:="" (a)="" the="" difference="" in="" the="" magnitude="" of="" the="" priming="" effect="" for="" items="" with="" correct="" and="" incorrect="" source="" decisions,="" and="" (b)="" how="" the="" priming="" effect="" varies="" with="" participants'="" confidence="" in="" their="" source="">

Erstens war der Priming-Effekt für Items mit korrekten Quellenentscheidungen signifikant größer als für Items mit falschen Quellenentscheidungen (M-Differenz=71ms, SE= 24), t(34)=3.{ {4}}, p < .005,="" d="0.51," bf="7.76)," siehe="" linke="" seite="" von="" abbildung="" 1a).="" dieser="" unterschied="" war="" bei="" allen="" personen="" konsistent="" und="" trat="" bei="" 69="" prozent="" der="" teilnehmer="">

Zweitens untersuchten wir Identifizierungs-RTs auf korrekte und falsche Quellenentscheidungen über das Vertrauen der Teilnehmer hinweg. Diese Analyse beschränkt sich auf untersuchte Items, dh Items, die einer richtigen und falschen Quellenentscheidung zugeordnet werden können. Tabelle 2 zeigt die durchschnittliche Anzahl von Items auf jeder Ebene dieser Analyse. Bitte beachten Sie das ergänzende Material für die Analyse des Verhältnisses von Identifikations-RT und Quellenvertrauen für neue Elemente. Identifikations-RTs tendierten dazu abzunehmen (dh der Priming-Effekt war größer), wenn das Vertrauen in die Quellenentscheidung zunahm, wie auf der rechten Seite von Abbildung 1a gezeigt. Dieser Trend wurde in einer 3 (Quellenvertrauen: Vermutung, wahrscheinlich, sicher) × 2 (Quellenentscheidung: richtig, falsch) ANOVA mit wiederholten Messungen bestätigt, die einen signifikanten Haupteffekt des Quellenvertrauens ergab, F(1,63, 48,77){{9 }}.62, MSE=70,424, p<.001, ηp2=".28," bf="9.79×102." four="" participants="" could="" not="" be="" included="" in="" this="" anova="" because="" they="" had="" zero="" responses="" for="" particular="" cells="" of="" the="" analysis="" (hence="" n="31" for="" this="" analysis).="" post="" hoc="" analyses="" confirmed="" a="" significant="" linear="" trend,="" t(43)="4.82,"><.001, with="" higher-level="" trends="" not="" significant="" (p="">.89). Quellenentscheidungen mit hoher Konfidenzbewertung waren mit einer schnelleren Identifizierung verbunden als Quellenentscheidungen mit niedriger Konfidenzbewertung, S<.001 (the="" remaining="" comparisons,="" bonferroni-adjusted,="" p="">.043). Es gab keinen Haupteffekt der Quellenentscheidung, F(1, 30)=1.14, MSE=32431, p=.29, ηP2=.04, BF{ {10}}.22 oder Interaktion, F(2, 60)=1.16, MSE=40521, p=.32, ηP2=.04, BF =0.23.

Kurz gesagt, haben wir in diesem Experiment auch die von Berry et al. (2012) und Lange et al. (2019). Bei alten Gegenständen war die Identifizierung bei Gegenständen, die als alt beurteilt wurden, schneller als bei Gegenständen, die als neu beurteilt wurden, M-Differenz=210ms, SE=51, t(34)=4.15, p<.001, dz="0.70," bf="127," and="" identification="" rts="" decreased="" with="" increasing="" recognition="" confidence=""><.001, though=""><.015 for="" quadratic="" and="" cubic="" trends).="" for="" new="" items,="" there="" was="" no="" clear="" evidence="" for="" an="" effect="" of="" fluency,="" that="" is,="" m="" difference="" in="" identification="" rt="" to="" new="" items="" judged="" old="" and="" new="48ms," se="25," t(34)="1.95," p=".060," dz="0.33," bf="0.98," though="" overall="" identification="" rts="" decreased="" with="" increasing="" recognition="" confidence=""><.001, all="" higher-level="" contrasts:="" p="">.050).

Diskussion

Diese Ergebnisse stimmen mit denen von Lange et al. (2019), die ein stärkeres Priming für richtige als für falsche Quellenentscheidungen und ein stärkeres Priming mit zunehmendem Vertrauen unabhängig von der Quellenentscheidung zeigen. Wir replizierten auch die mittlerweile gut etablierte Assoziation von Priming und Wiedererkennungsgedächtnis in diesem Paradigma (z. B. Berry et al., 2012). Nachdem wir die Assoziation zwischen Priming und Quelle hergestellt haben, wenden wir uns nun dem Test zu, ob Bewertungen des Wiedererkennungsvertrauens für die Natur dieser Assoziation von zentraler Bedeutung sind. Dies ist die theoretische Annahme, die der angepassten Antwortabbildung im Einsystemmodell von Lange et al. (2019). In allen folgenden Experimenten werden wir den Teilnehmern keine offensichtlichen Wiedererkennungsbewertungen entlocken. Darüber hinaus werden wir in den Experimenten 3 und 4 auch verdeckte Erkennungsbeurteilungen, d. h. Beurteilungen des Alters eines Gegenstands ohne entsprechende Anweisung, einschränken, indem wir beim Test nur alte Gegenstände zeigen.

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