Simulyatsiya qilingan ko'rish masofasi uzoq, ammo o'rtacha bo'lmagan masofalar uchun ishonchlilik-aniqlik munosabatlarini buzadi: Xususiyatlarning noaniqlik rolini o'z ichiga olgan modelni qo'llab-quvvatlash 2-qism

Tajribalar 1a va 1b

Tajribalar 1a-3 Open Science Frameworkda oldindan roʻyxatdan oʻtgan. Ushbu oldindan ro'yxatdan o'tish, qo'shimcha materiallar va tahlil qilish uchun ishlatiladigan barcha materiallar va ma'lumotlar bu erda mavjud.https://osf.io/7wdvy/.

Ilmiy asoslar va xotira o'rtasida kuchli bog'liqlik mavjud. Ilmiy asos - bu yangi bilimlarni yaxshiroq tushunish va eslab qolishimizga yordam berish uchun bilim va nazariyani birgalikda tashkil qilish usuli.

Yangi bilimlarni o'rganishda biz ko'pincha ba'zi ahamiyatsiz tafsilotlarni eslay olamiz, lekin ularni mazmunli bilim tuzilmalariga birlashtira olmaymiz. Bu vaqtda ilmiy asosning roli yaqqol namoyon bo'ladi. Ilmiy asosni o'rganish va tushunish orqali biz yangi bilimlarni mavjud bilimlar bilan bog'lab, organik bir butunlikni shakllantirishimiz mumkin va shu bilan yangi bilimlarni chuqurroq tushunish va xotiraga ega bo'lishimiz mumkin.

Misol uchun, ekologiyani o'rganayotganda, biz ekologik tizimlar haqidagi asosiy tushuncha va nazariyalarni o'rganishimiz va ularni har xil ekologik stsenariylarga qo'llashimiz, har tomonlama va tartibli bilim doirasini shakllantirishimiz mumkin. Ushbu asos bizga ekotizimlarning murakkabligini tushunishga va ekologiyaning asosiy tushunchalari va tamoyillarini yaxshiroq eslab qolishimizga yordam beradi.

Bundan tashqari, ilmiy asoslar ilmiy tajribalar natijalarini yaxshiroq tushunish va eslab qolishimizga yordam beradi. Ilmiy tajribalarda biz ko'pincha bir qator o'zgaruvchilarni birlashtirishimiz va farazlarimizni tasdiqlash uchun ularni nazorat qilishimiz kerak. Eksperimental jarayonni tushunish va eslab qolish orqali biz eksperimental ma'lumotlarning ma'nosini yaxshiroq tushunishimiz va uni kengroq ilmiy sohalarda qo'llashimiz mumkin.

Muxtasar qilib aytganda, ilmiy asoslar nafaqat yangi bilimlarni yaxshiroq tushunish va eslab qolishimizga yordam beradi, balki chuqurroq ilmiy tushuncha va fikrlash usullarini shakllantirishga yordam beradi. Ilmiy asoslarni faol o‘rganar ekanmiz va qo‘llasak, o‘qish va izlanishda yanada yuqori natijalarga erishishimiz mumkin. Ko'rinib turibdiki, biz xotirani yaxshilashimiz kerak. Cistanche deserticola xotirani sezilarli darajada yaxshilashi mumkin, chunki Cistanche deserticola neyrotransmitterlar muvozanatini ham tartibga solishi mumkin, masalan, atsetilxolin va o'sish omillari darajasini oshirish. Ushbu moddalar xotira va o'rganish uchun juda muhimdir. Bundan tashqari, go'sht qon oqimini yaxshilaydi va kislorod yetkazib berishni rag'batlantiradi, bu esa miyaning etarli miqdorda ozuqa va energiya olishini ta'minlaydi, shu bilan miya hayotiyligi va chidamliligini oshiradi.

Miya faoliyatini yaxshilash yo'llarini bilish tugmasini bosing

Usul

Ishtirokchilar

Biz oldingi tadqiqotimiz asosida namuna hajmini aniqladik (Devis va boshq., 2019), unda biz har bir shart uchun 50 ishtirokchidan iborat bo'lishi kalibrlash egri chiziqlaridagi shartlar o'rtasidagi farqlarni tekshirish uchun etarli ekanligini aniqladik. Tajriba 1a va 1b ishtirokchilari Skidmor kollejida tahsil olayotgan 102 nafar talaba bo‘lib, har bir tajribada 51 nafar ishtirokchi bilan qisman kurs krediti (MAge=19 yil) uchun qatnashgan.

Materiallar va protsedura

Jarayon Devis va boshq.ning (2019) 2-tajribasidagiga oʻxshash edi. Ragʻbatlantiruvchilar turli irqlarga mansub 60 ta erkak va ayol yuzi (masalan, kavkaz, ispan, afro-amerikalik va osiyolik) boʻlib, ularning ogʻzidan neytral ifodalangan. Chicago Face ma'lumotlar bazasi (Ma va boshqalar, 2015). Sketch fotosuratlarini tahrirlash dasturidan foydalangan holda fotosuratlar ustidan Experiment1a uchun 5 Gauss xiralashtirish va 1b Tajriba uchun 10 xiralashtirish qo'llash orqali masofa simulyatsiya qilindi (misol uchun 1-rasmga qarang).

Gauss xiralashtirish - bu atrofdagi boshqa piksellar asosida har bir piksel uchun o'rtacha rang qiymatini yaratadigan va yaqinroq piksellarni og'irroq tortadigan fotosuratlarni tekislash usuli. Loyqalik darajasi hisoblashda hisobga olingan atrofdagi piksellar sonini bildiradi; a Gauss xiralashuvi 5 (tajriba 1a uchun) uchun har bir piksel har bir yo‘nalishda uni o‘rab turgan besh pikselning Gauss og‘irlikdagi o‘rtacha qiymatini o‘z ichiga oladi. Tajriba 1bda loyqa yuzlar eng yaqin 10 piksel bo'ylab o'rtacha bo'lgan 10 Gauss loyqalik omilidan foydalangan va shu tariqa loyqaroq tasvir hosil qiladi.

Biz taxmin qilamizki, 5 va 10 ning Gauss xiraliklari taxminan 43 va 172 futga to'g'ri keladi (qarang: Loftus & Harley, 2005; lekin bu erda ishlatiladigan Gauss xira filtri ularning past o'tkazuvchan filtridan bir oz farq qilishiga e'tibor bering).

Har bir ishtirokchi 30 ta yuzni kodladi, ulardan 15 tasi aniq va 15 tasi xiralashgan. Aniq holatni yaqin masofa holati, loyqa sharoitlarni esa o'rta (1a tajriba) yoki uzoq (1b tajriba) masofasi sharoitlari deb ataymiz. Yaqin va taqlid qilingan uzoq yuzlarni taqdim etish tartibi har bir ishtirokchi uchun alohida tasodifiylashtirildi va o'rganiladigan yoki o'rganilmaydigan va yaqin yoki uzoqdagi yuzning tayinlanishi ishtirokchilar o'rtasida muvozanatlashtirildi.

Kodlashdan oldin ishtirokchilarga ba'zilari xiralashgan va ba'zilari xiralashgan yuzlarni ko'rishlari va bu yuzlar uchun xotirasi keyinroq sinovdan o'tkazilishi aytilgan. Keyin ular har bir yuzni 1,5 soniya davomida kodlashdi. Kodlash bosqichidan so‘ng ishtirokchilar 2 daqiqa davomida so‘z boshqotirmalarini bajarishdi, so‘ngra tanib olish testi uchun ko‘rsatmalar oldilar. Sinov davomida barcha 60 ta yuz (30 ta avval kodlangan va 30 ta yangi) loyqaliksiz taqdim etildi, xuddi guvohlar qatordagi yuzlarni ko'rgandek.

Yuzlar bir vaqtning o'zida tasodifiy tartibda taqdim etildi va ishtirokchilardan avval ushbu yuz ko'rilgan yoki ko'rinmaganligini ko'rsatish so'raldi, so'ngra o'z javoblariga ishonchlarini 0 (taxmin) dan 100 gacha bo'lgan shkalada ko'rsatishlari so'raldi. aniq). Eski/yangi tan olish vazifasi ham, ishonch haqidagi mulohazalar ham o'z-o'zidan amalga oshirildi. Testni tugatgandan so'ng, ishtirokchilar bir qator demografik savollarga javob berishdi va brifing oldilar.

Natijalar

Tajriba 1a

Biz birinchi navbatda simulyatsiya qilingan koʻrish masofasining umumiy xotira unumdorligiga taʼsirini koʻrib chiqamiz (hitlar, notoʻgʻri signallar va d-prime ballari qisqacha tavsifi uchun 1-jadvalga qarang). yangi yuz) xitlardan (to'g'ri javob beruvchi "Ko'rindi"dan eski yuzga), nol ballari eski va yangi yuzlar o'rtasida hech qanday farq yo'qligini ko'rsatadi va yuqoriroq ballar diskriminatsiyaning yaxshiroq darajasini bildiradi. Ajablanarlisi shundaki, o'rtacha simulyatsiya masofasida (M=0.99) kodlangan yuzlar uchun diskriminatsiya yaqin simulyatsiya qilingan masofada (M=1.77), t(50) kodlangan yuzlarga qaraganda ancha yomonroq edi. )=6.14, p<0.001, d=0.86.

Ishonch va aniqlik o'rtasidagi kalibrlash muhim ahamiyatga ega edi. Eski javoblarning yangi javoblarga nisbatan kattaroq amaliy va nazariy ahamiyatini hisobga olgan holda, ishtirokchilar eski deb aniqlagan yuzlar bo'yicha faqat ma'lumotlarni tahlil qildik (Veber va Brewer, 2003 ga qarang, nima uchun eski javoblar guvohlar xotirasidagi ishonch-aniqlik munosabatlarini tushunish uchun muhimroq ekanligini muhokama qilish uchun).

Biz eski javoblarni to‘rtta ishonch qutisiga bo‘ldik, ularning o‘lchamlari oldingi tadqiqotimiz asosida (bu usulni muhokama qilish uchun Daviset boshq., 2019-yilga qarang) va umumiy aniqlik (masalan, ishtirokchining eski javobga qancha to‘g‘ri javob bergani soni) Eski javoblarning umumiy soni) ushbu to'rtta ishonch darajasining har birining funksiyasi sifatida.3 2-rasmda ko'rinib turganidek, kalibrlash odatda ikkala daraja ostida kodlangan yuzlar uchun juda yaxshi bo'lgan.

yaqin va o'rta masofadagi sharoitlar. To'rtta juftlashtirilgan namunali t-testlari ishonchning to'rtta darajasidan birida ikkala shart o'rtasida sezilarli farq yo'qligini tasdiqladi, ts<1.69. Thus, whereas memory was impaired overall when faces were encoded at a medium distance, there was no impact on the relationship between confidence and accuracy. This is largely consistent with the extant literature that has examined the impact of estimator variables on the confidence–accuracy relationship (e.g., Davis et al., Palmer et al., 2013).

Tajriba 1b

Shunga qaramay, biz birinchi navbatda aniq va simulyatsiya qilingan uzoq yuzlar o'rtasidagi xotira aniqligini bog'liq o'lchov sifatida d prime yordamida tekshirdik (1-jadvalga qarang). Tajriba 1ada bo'lgani kabi, uzoq simulyatsiya qilingan masofada (M=0.58) tasvirlangan yuzlar uchun diskriminativlik ular yaqin masofani taqlid qilish uchun aniq ko'rsatilgandan (M=1.77), t( 50)=11.42, b<0.001, d=1.60.

Yana bir bor biz, birinchi navbatda, rasmda tasvirlangan ishonch va aniqlik o'rtasidagi bog'liqlik bilan qiziqdik. 3. Bu erda ishonchning dastlabki uchta darajasidagi shartlar o'rtasida hech qanday farq yo'q edi<1.41, but accuracy was significantly worse for faces encoded at a far simulated distance relative to faces that were encoded at the near simulated distance at the highest bin of confidence, t(35)=3.39, p=0.002, d=0.57.4

Munozara

Tajribalar 1a va 1b Lockamyier va boshqalarga o'xshash bir xil topilmalarni aniqladi. (2020) va Nyman va boshqalar. (2019). Simulyatsiya qilingan masofada kodlash ikkala tajribada ham xotirani yomonlashtirgan bo'lsa-da, simulyatsiya qilingan ko'rish masofasining ishonch-aniqlik munosabatlariga ta'siri masofa darajasiga bog'liq edi. Tajriba 1a da ishonch barcha to'rtta ishonch qutisi bo'ylab aniqlikni bashorat qiladi. Biroq, simulyatsiya qilingan masofada ishtirokchilar yaqin masofadan ko'ra uzoq simulyatsiya qilingan masofada kodlangan yuzlar uchun kamroq aniq edi.

Bu topilma, ayniqsa, jinoiy adliya tizimidagi faktlarni tekshiruvchilar uchun muammoli, chunki yuqori ishonchli identifikatsiyalar sud jarayonida isbotlovchi dalil sifatida xizmat qilishi mumkin. Shunday qilib, agar ishonch uzoqdan ko'rilgan yuzlar uchun ishonchlilikning yuqori darajasida aniqlikni bashorat qilmasa, bunday sharoitlarda eng yaxshi amaliyotlar bo'yicha tavsiyalar, ehtimol, bunday guvohlarning guvohlik berishiga ruxsat bermaslikni o'z ichiga oladi. Shuning uchun biz ushbu topilmani bitta tajribada boshqa namunadan foydalanib takrorlashni oqilona deb hisobladik (qarang: Open ScienceCollaboration, 2015; psixologik fanda takrorlanuvchanlikning ahamiyatini muhokama qilish uchun). Xususan, Amazonning Mechanical Turk dasturida ishchilar yordamida bitta tajribada yaqin--, oʻrta va uzoq masofalar oʻrtasidagi farqni solishtirdik.

Tajriba 2

Usul

Ishtirokchilar, dizayn, materiallar va protsedura

Bir yuz besh MTurk ishchisi pul kompensatsiyasida (MAge=40 yil) ishtirok etdi, 53 nafar ishtirokchi yaqin masofa sharoitida va 52 nafar ishtirokchi uzoq masofada. Bu erda ishlatilgan materiallar 1a va 1b tajribalarida ishlatilgan materiallar bilan bir xil edi. Biroq, biz bir tajribada sub'ektlar orasidagi Gauss xiralik darajasini (o'rta masofa va uzoq masofa) o'zgartirdik. Shunday qilib, dizayn 2 (Yuz masofasi: Yaqin va uzoq)×2 (Masofa darajasi: Oʻrta va uzoq) aralash dizayn boʻlib, yuz masofasi,e subʼyektlar ichida manipulyatsiya qilingan va masofa darajasi subʼyektlar oʻrtasida manipulyatsiya qilingan.

Natijalar va muhokama

Biz birinchi navbatda 2 (Yuz masofasi: yaqin va uzoq) 2 (masofa darajasi: o'rta yoki uzoq) aralash ANOVA (1-jadvalga qarang) yordamida xotira samaradorligini umumiy tekshirdik. Face Distance ning asosiy effekti bor edi, F(1, 103)=50.69,p<0.001, ηp 2=0.33, with lower discriminability for faces that were encoded at a simulated distance. Tere was also a nearly significant main effect on the Level of Distance, F(1, 103)=3.97, p=0.05, ηp 2=0.04, with lower discriminability in the Far Distance condition than the Medium Distance condition. Te interaction was not signifcant, F(1, 103)<0.001, p=0.99, ηp 2<0.001.Thus, memory performance was worse for distant faces than near faces and was worse still for the far distance relative to the medium distance.

1a va 1b tajribalarida bo'lgani kabi, biz birinchi navbatda turli darajadagi masofalarning ishonch va aniqlik o'rtasidagi munosabatlarga ta'siri bilan qiziqdik (4-rasmga qarang). Oldindan roʻyxatdan oʻtganimizda taʼkidlanganidek, biz har bir ishonch darajasi boʻyicha toʻrtta alohida 2 (Yuz masofasi: yaqin va uzoq)×2 (Masofa darajasi: Oʻrta yoki uzoq) aralash ANOVAʼni oʻtkazdik. Ishonchning dastlabki uchta darajasida hech qanday asosiy ta'sirlar yoki o'zaro ta'sirlar, F lar bo'lmagan<1.79. At the highest level of confdence, there was a main efect of Face Distance, F(1, 67)=21.39, p<0.001,ηp 2=0.24, as well as a main efect of Level of Distance, F(1, 67)=8.08, p=0.006, ηp 2=0.11. These main effects were qualified by significant interaction, F(1, 67)=4.90, p=0.03, ηp 2=0.07. 

Ishonchli shaxsning ushbu eng yuqori darajasidagi keyingi testlar (bir nechta taqqoslashlar uchun Bonferroni tuzatishidan foydalangan holda, kritik alfa=0.013) shuni ko'rsatdiki, o'rta masofa sharoitida yaqin va uzoq yuzlar o'rtasidagi taqqoslash yaqinlashgan, ammo t(39) ahamiyatiga erishmagan. =2.41, p=0.02, d=0.38. Uzoq masofa sharoitida yaqin va uzoq yuzlar o'rtasidagi taqqoslash sezilarli edi, t(28)=3.59, p=0.001, d=0.67, pastroq aniqlik bilan uzoq masofada kodlangan yuzlar uchun (M=0.60) yaqin masofada kodlangan yuzlarga qaraganda (M=0.85). Yaqin masofada yuzlar uchun o'rta va uzoq masofalar o'rtasida farq yo'q, t(89)=1.20, p=0.23, d=0.25 . Biroq uzoq masofada (M{32}}.60) kodlangan yuzlar uchun aniqlik oʻrta masofada (M=0.82), t(70) kodlangan yuzlarga qaraganda pastroq edi{{37} }.98, p=0.004, d=0.71.

1a va 1b tajribalariga o'xshab, taqlid qilingan masofa masofaning pastki darajasida ishonch-aniqlik munosabatlariga kam ta'sir ko'rsatdi. Biroq, kattaroq masofada ishtirokchilar aniq yuzlarga va o'rta masofadan ko'rilgan yuzlarga nisbatan ancha ishonchli edi.

Tajriba 3 ning maqsadi uzoq simulyatsiya qilingan masofada yuzlarni kodlashning ishonch-aniqlik munosabatlariga ta'sirini yaxshilash uchun mo'ljallangan ko'rsatma ogohlantirishini (Blank & Launay, 2014, noto'g'ri ma'lumot adabiyotidagi shunga o'xshash ogohlantirish manipulyatsiyalari bo'yicha meta-tahlil uchun qarang) amalga oshirishga urinish edi.

For more information:1950477648nn@gmail.com