Dvostruka disocijacija između štednje i dugotrajnog pamćenja u motoričkom učenju, 2. dio

Vremensko uporna adaptacija ispire se sporije od ukupne adaptacije

Podaci iz dugog, 800-probnog perioda ispiranja omogućili su nam da pažljivo ispitamo vremenski tok odučavanja kako za cjelokupnu adaptaciju tako i za njenu vremenski postojanu komponentu.

Zaboravljanje i pamćenje su usko povezani, moramo zaboraviti nešto da bismo zapamtili nešto novo. To je zato što naš mozak neprestano pohranjuje informacije, a ako se sve informacije zadrže, naš mozak može brzo postati prenatrpan i utjecati na naše pamćenje i kognitivne sposobnosti.

Međutim, također moramo prepoznati da pretjerano zaboravljanje također može povrijediti naše živote. Pamćenje je bitan dio našeg svakodnevnog života. Utječe na to kako učimo, radimo i rješavamo probleme. Loše navike zaboravljanja mogu dovesti do niza problema, uključujući zaboravljanje sastanaka, propuštanje radnih zadataka i zaboravljanje važnih informacija ili događaja.

Srećom, postoje neki efikasni načini za poboljšanje pamćenja i smanjenje zaboravljanja. Ove metode uključuju:

1. Dok savladavate nove informacije, ponovo ih pročitajte, parafrazirajte ili zapišite.

2. Koristite tehnike pamćenja kao što su palate za pamćenje koje će vam pomoći da uspostavite veze i bolje zapamtite nove informacije.

3. Igre i aktivnosti za vježbanje pamćenja, razmišljanja i koncentracije, kao što su matematičke igre, zagonetke s riječima, zagonetke itd.

4. Održavanje zdravih životnih navika, poput dovoljnog sna, vježbanja i uravnotežene prehrane, može poboljšati funkciju mozga i zdravlje.

Ukratko, odnos između zaboravljanja i pamćenja je blizak i moramo održavati uravnotežene i zdrave navike zaboravljanja kako bismo poboljšali svoje pamćenje i kognitivne sposobnosti. Primjenom učinkovitih tehnika i metoda možemo ovladati novim informacijama i učiniti boljim u našim životima. Vidi se da moramo poboljšati pamćenje, a Cistanche deserticola može značajno poboljšati pamćenje, jer i Cistanche deserticola može regulisati ravnotežu neurotransmitera, kao što je povećanje nivoa acetilholina i faktora rasta. Ove supstance su veoma važne za pamćenje i učenje. Osim toga, meso može poboljšati protok krvi i promovirati isporuku kisika, što može osigurati da mozak dobije dovoljno hranjivih tvari i energije, čime se poboljšava vitalnost i izdržljivost mozga.

Kliknite znati načine za poboljšanje funkcije mozga

Analiza krivulja ispiranja otkrila je da je ukupna adaptacija pokazala brzo neučenje; međutim, uporna adaptacija (krugovi na slici 2A) se odučavala mnogo sporije. Otkrili smo da je pokusima 16 do 25, označenim kao "rano ispiranje" na slici 2A, ukupna adaptacija već pala ispod 10% asimptotičkog nivoa adaptacije prije ispiranja, dok je ostalo oko 40% upornog učenja prije ispiranja. U ispitivanjima 51 do 150, označenim kao "srednje ispiranje", ukupna adaptacija je pala ispod 3%, dok je oko 20% uporne adaptacije ostalo (slika 2A, vidi umetak).

U skladu s tim, otkrili smo da je zadržavanje stalnog učenja značajno veće od ukupnog učenja u oba perioda ranog ispiranja (t(23)=4.8,p=6.9 × 10−5 i srednjeg perioda ispiranja ( t(39)=8.5, p=1.9 × 10−10).

Da bismo kvantifikovali stopu neučenja tokom ispiranja za sveukupnu i trajnu adaptaciju, uklopili smo pojedinačne funkcije eksponencijalnog raspada u podatke ispiranja (pogledajte Materijali i metode).

Ovo je otkrilo da su vremenske konstante za odučavanje {{0}}put sporije za vremenski postojanu adaptaciju nego za cjelokupnu adaptaciju (srednja vremenska konstanta procijenjena korištenjem bootstrapa: 106,0 pokušaja, interkvartilni raspon (IQR) [92,6 do 121,9] naspram 17,4 ispitivanja, IQR [15,1 do 20,1], p < 10-4, slika 2A), u skladu sa većim zadržavanjem koje smo uočili u podacima ranog i srednjeg ispiranja.

Kao manju tačku, također smo primijetili da krivulje odučavanja za vremenski upornu adaptaciju pokazuju nešto veće zadržavanje tokom ranog i srednjeg ispiranja u Eksperimentu 1 u poređenju sa Eksperimentom 2 (Slika 2A).

Ovo bi moglo odražavati razliku u količini treninga između 2 uslova, jer su 2 bloka treninga (ukupno 160 pokušaja) prethodila ovom periodu ispiranja u Eksperimentu 1, dok je samo jedan blok treninga (80 pokušaja) prethodio ovom ispiranju u Eksperimentu 2, zbog na balansiranje stanja (vidi sliku 1). Ukratko, otkrili smo da se vremenski uporna adaptacija odučava znatno sporijom brzinom od ukupne adaptacije.

Preostala adaptacija prije početka prekvalifikacije

Jedna od posljedica sporijeg odučavanja od upornog u odnosu na cjelokupnu adaptaciju je da, dok se ispiranje ukupne adaptacije može činiti potpunim nakon kratkog perioda od 40 do 100 pokušaja perdirection washing [15,16,18,24], značajna vremenski uporna adaptacija ipak može ostati.

Ovo sugerira da mogu biti potrebni duži periodi ispiranja kako bi se ispitale uštede neovisno o efektu preostale vremenski uporne adaptacije i da mjerenje ove preostale adaptacije prije ponovnog učenja može olakšati bolje razumijevanje ponašanja pri ponovnom učenju.

Kada smo izmjerili preostalu ukupnu i trajnu adaptaciju prije početka preobuke, pronašli smo značajne nivoe ukupne i vremenski trajne adaptacije za 40-probno ispiranje, ali ne i značajne ostatke prethodne adaptacije nakon800-probnog ispiranja period.

Konkretno, pronašli smo male, ali značajne ostatke za ukupnu adaptaciju na kraju {{0}}probnih perioda ispiranja, oko 5% nivoa prije ispiranja (1,34 ± 0,37˚, t(39) {{8 }}.6, p=0.00087 za eksperimente 1 i 2 u kombinaciji, sa pozitivnim vrijednostima koje ukazuju na adaptaciju u smjeru prethodno nametnutog VMR-a, slika 2B).

Imajte na umu da su ovi ostaci bili povezani s prethodnom adaptacijom, a ne sa pristranošću smjera kretanja, jer su oba eksperimenta 1 i 2 bila uravnotežena, sa 10 učesnika treniranih u smjeru kazaljke na satu, a 10 s VMR-om u smjeru suprotnom od kazaljke na satu za svaki eksperiment. Ostaci su bili čak i veći fortemporalno-perzistentna adaptacija, u skladu sa znatno sporijim odučavanjem vremenski-uporne adaptacije u poređenju sa ukupnom adaptacijom koju smo zapazili.

Konkretno, otkrili smo da je preostala trajna adaptacija prije kraja {{0}}probnog ispiranja bila oko 25% perzistentne adaptacije prije ispiranja (4,91 ± 0.49˚ za eksperimente 1 i 2 kombinovano, t(39) {{10}}.0, p=2.7 × 10−12). Nasuprot tome, 800-period probnog ispiranja bio je dovoljan da se i ukupna adaptacija i vremenski postojana adaptacija vrati na početnu liniju, sa izmjerenim rezidualima od samo 0% do 2% nivoa prije ispiranja u prosjeku.

Ovi ostaci nisu bili dosljedno u smjeru adaptacije prije ispiranja i nisu bili statistički značajni. Ukupna adaptacija na kraju 800-probnog ispiranja bila je −0.00 ± {{ 4}}.18˚ (t(39)=−0.01,p {{10}}.9955), dok je vremenski trajna adaptacija bio 0,13 ± 0,32˚ (t(39)=0.44,p=0.6772), kao što je prikazano na slici 2B.

Ovi rezultati pokazuju da je potreban produženi period ispiranja da bi se eliminisala zaostala vremenski uporna adaptacija. Kako su periodi ispiranja u prethodnim eksperimentalnim radovima na štednji[15,16,18,24,64] obično mnogo kraći od 800-probnog perioda ispiranja koji smo ispitali, uštede uočene u ovim studijama vjerovatno, barem djelomično, vođeni interakcijama između različitih komponenti adaptacije koje nisu bile u potpunosti isprane prije prekvalifikacije – očigledne uštede – kao što su predložili Smith i kolege [10].

Za ispitivanje bržeg ponovnog učenja koje nije kontaminirano takvim interakcijama – to jest, ispitati stvarne uštede – idealno bi trebalo eliminirati preostale nivoe ukupne, vremenski postojane i vremenski promjenjive adaptacije, ili, barem, uzeti u obzir ove preostale nivoe.

Uštede su prisutne i kada je prethodna adaptacija potpuno isprana

Da bismo istražili uštede za ukupnu i vremenski postojanu adaptaciju, uporedili smo krivulje učenja za preobuku i početnu obuku, prikazane na slikama 3A i 3B (siva: početni trening; zelena: ponovna obuka nakon 40 pokušaja ispiranja; plava: ponovna obuka nakon 800 pokušaja ispiranja).

Utvrdili smo da su nivoi adaptacije postignuti u ranom periodu adaptacije (pokusi 8 do 12 nakon početka perturbacije, isključujući pokušaj 10 koji je bio nakon vremenskog kašnjenja), kada je učenje bilo najbrže, bili primjetno viši za ponovno učenje (24,6 ± { {9}}.7˚ ukupno; 24.9 ± 0.6˚ i 24.4 ± 1.0˚ nakon perioda 40-probnog i 800-probnog ispiranja, zelene i plave linije, respektivno, sa podaci kombinovani u eksperimentima 1 i 2 u svim slučajevima) u poređenju sa početnim treningom (18,8 ± 1,2˚, sivo; p < 10-5 u poređenju sa ponovnim učenjem nakon perioda ispiranja ili oba perioda zajedno).

Zato što nivoi adaptacije pre treninga nisu bili identični u svim uslovima kao što je prikazano na slici 2B(1.34 ± 0.37˚, −0.00 ± 0.18˚, i − 0.04 ± 0,24˚, nakon kratkog ispiranja, dugog ispiranja i prije početne adaptacije), normalizirali smo podatke da kvantitativno uporedimo krivulje učenja i ponovnog učenja neovisno o efektu ove preostale adaptacije prije treninga.

Konkretno, oduzeli smo adaptaciju prije treninga odvojeno za cjelokupnu i vremenski postojanu adaptaciju i normalizirali svaku krivu učenja oduzetu od osnovne linije rastojanjem između osnovne linije i idealnog nivoa adaptacije (jednadžba 2, vidi Materijali i metode). Ovi normalizovani podaci, ucrtani na Slici 3C i 3D izražavaju nivoe adaptacije kao procenat onoga što je potrebno za potpunu adaptaciju.

Konkretno, normalizirana rana adaptacija (pokus 10 nakon početka perturbacije) bila je brža u poređenju sa početnom adaptacijom (početna adaptacija: 62,8 ± 4,1% u odnosu na ponovno učenje: 81,7 ± 2,5%; 40-probni i800- podaci o ispiranju odvojeno: 82,1 ± 2,1% i 81,4 ± 3,2%, respektivno). Definisali smo uštede jednostavno kao razliku između ovih normalizovanih podataka prilagođavanja za preobuku u odnosu na inicijalne uslove učenja.

Gornji panel na slikama 3E i 3F prikazuje procjenu ove mjere uštede u ukupnoj adaptaciji. Nalazimo statistički značajne uštede za ranu adaptaciju (proba 10; uštede od 18,9 ± 3,3% idealne adaptacije, t(39)=5.8, p=5.4 × 10−7[{{ 14}}podaci probnog ispiranja: 19,3 ± 3,3%, t(39)=5.8, p=4,4 × 10−7; 800-podaci probnog ispiranja: 18,6 ± 3,6% , t(39)=5.1, p=4.1 × 10−6).

Inspekcija ukupnih podataka o adaptaciji u gornjim panelima na slikama 3C i 3D otkriva da su i krivulje readaptacije i početna adaptacija simptote blizu idealnog nivoa adaptacije, što znači da se prostor za poboljšanje, a time i kapacitet za uštede, smanjuje kako obuka traje.

U skladu s ovim zapažanjem, uštede koje smo uočili za srednju (pokus 40) i kasnu (pokus 70) ukupnu adaptaciju bile su manje od ušteda uočenih za ranu (pokus 10) adaptaciju (<10% of the ideal adaptation in all cases). The overall savings we observed at trials 40 and 70 were, however, statistically significant (t(39) = 2.6, p = 0.0063 for trial 40 and t(39) = 3.3, p = 0.0011 for trial 70), as shown in Fig 3E and 3F.

Uštede proizlaze iz bržeg sticanja vremenski nestabilnih sjećanja

Zanimljivo je da smo otkrili da su uštede uočene u ukupnoj adaptaciji uzrokovane vremenski promjenjivim učenjem. Izračunali smo uštede za vremenski promjenjivu adaptaciju (donji red na slikama 3E i 3F) na osnovu normalizirane promjenjive adaptacije (donji red slike 3C i 3D), koja je izračunata kao razlika između normalizirane ukupne i normalizirane trajne adaptacije (gornji red slike 3C i 3D). ).

Otkrili smo da je promjenjiva adaptacija tokom ranog treninga (proba 10) bila 2- do 3- puta brža za ponovnu obuku nego za početni trening nakon kratkog i dužeg perioda ispiranja u oba eksperimenta (kao što je prikazano u donjem redu Slika 3C i 3D).

Konkretno, otkrili smo da je probna 10 hlapljiva readaptacija bila 52,2 ± 3,8% idealne adaptacije na 30˚ VMR sa podacima nakon obje vrste ispiranja u kombinaciji u odnosu na 22,0 ± 4,2% za početnu adaptaciju, t (38)=6.2, p=1.4 × 10−7 (readaptacija za 40-podatke probnog ispiranja: 51,3 ± 4,5%, t(37)=5. 7, p=9.0 × 10−7 za uštede; ponovna adaptacija za 800-podatke o probnom ispiranju:52.1 ± 4.1%, t(38)=5.6, p {{37} },9 × 10−7 za uštedu). Ovo ukazuje na značajne, statistički značajne uštede u vremenski promenljivoj adaptaciji kao što je ilustrovano u donjem redu slike 3E i 3F.

Uštede ne proizlaze iz brzog ponovnog pojavljivanja vremenski postojanih sjećanja

sjećanja Intrigantno, jasan obrazac uštede koji smo pronašli u krivuljama učenja za cjelokupnu i vremenski promjenjivu adaptaciju je izostao za vremenski upornu adaptaciju.

U samo 1 od 4 uslova u Eksperimentima 1 i 2 (readaptacija nakon 40-probnog ispiranja u Eksperimentu 1) bila je nenormalizirana vremenski uporna adaptacija čak i nominalno veća tokom ponovnog učenja inicijalne adaptacije, au tom stanju, ponovna adaptacija izgrađena na znatno viši nivo predtreninga od odgovarajućeg početnog stanja treninga (slika 3A).

Kada su nivoi trajne adaptacije prije treninga uzeti u obzir normalizacijom krivulja učenja, otkrili smo da je ponovno učenje za vremenski postojanu adaptaciju nominalno sporije, a ne brže od početnog učenja u sva 4 stanja kao što je prikazano na slici 3C i 3D. Konkretno, rana (probna 10) ušteda je u prosjeku iznosila −10,0 ± 4,3% idealne trajne adaptacije, t(38)=−2,3,p=0,99 za uštede (40-podaci probnog ispiranja: −7,3 ± 4,4%, t(37)=−1,7, p=0,95; 800-podaci probnog ispiranja: −10,3 ± 4,5 %, t(38)=−2.3, p=0.99) kao što je prikazano na slikama 3E i 3F.

Vremenski uporna adaptacija izmjerila je 40 i 70 pokušaja u periodu treninga za kombinovane podatke 40-trialand 800-probnog ispiranja pokazuje rezultate slične adaptaciji 10 pokušaja, sa tendencijom ka anti-uštedama (sporija ponovna adaptacija) (t (39)=−3.4, p=1.00 za pokušaj 40 i t(38)=−2.2,p=0.98 za pokušaj 70 ).

Odsustvo ušteda u vremenski postojanoj adaptaciji je u velikoj suprotnosti sa visokim nivoima ušteda uočenih u vremenski promjenjivoj adaptaciji, sugerirajući da ukupne uštede proizlaze iz prve, ali ne i druge. Dakle, naš rezultat pokazuje da uštede proizlaze iz bržeg ponovnog učenja promjenjivih sjećanja, a ne ponovnog ispoljavanja trajnih sjećanja.

Vremenski trajna sjećanja pokazuju anti-uštede

Na osnovu nedavnog rada koji je prijavio anti-uštede za implicitnu motoričku adaptaciju [45], pitali smo, u post-hoc analizi, da li vremenski uporna adaptacija dosljedno pokazuje usporeno ponovno učenje koje bi predstavljalo anti-uštede.

Ova analiza je otkrila da je ponovno učenje za upornu adaptaciju, u stvari, značajno sporije od početnog učenja (t(38)=−2.3,p=0.0247, 2-upareni t-test) , na osnovu ispitivanja 10 kombinovani su podaci iz oba perioda ispiranja. Ova anti-ušteda je bila najjasnija u dugotrajnim 800-probnim podacima o ispiranju, što nam je omogućilo da ispitamo uštede bez ikakvih efekata rezidualne vremenski-trajne adaptacije (t(38) =−2.3, p {{16 }}.0276, 2-repi upareni t-test).

Uštede na probi 10 nakon kratkog nepotpunog ispiranja također su bile nominalno negativne, ali, u ovom slučaju, ne značajno (t(37)=−1.7, p=0.1073,2-upareno t-test).

Analiza vremenski uporne adaptacije u ogledima 40 i 70 daje konzistentne rezultate, sa statistički značajnim anti-uštedama uočenim za kombinovane podatke iz perioda 40 i 800-probnog ispiranja (t(39) {{7} } −3.4, p=0.0017 u pokušaju 40; t(38)=−2.2,p=0.0359 na pokušaju 70, 2-upareni t-testovi ) i takođe za 800-probne podatke o ispiranju analizirane izolacije (t(39)=−3.3, p=0.0022 na ogledu 40; t(38)=− 3.1, p=0.0035 u ogledu 70, 2-repi upareni testovi). Shodno tome, 40-podaci probnog ispiranja analizirani u izolaciji pokazali su mješovite rezultate u ovim pojedinačnim vremenskim tačkama (t(39)=−2.1, p=0.0417 u ogledu 40; t(38)=−0.7, p=0.5053 na suđenju 70, 2-repi upareni t-testovi).

Međutim, kada se koriste podaci kombinovani u svim vremenskim tačkama, nalazimo pojedinačno značajne anti-uštede za oba perioda ispiranja (t(39)=−5.0,p=0. 000012, za 800-probne podatke; t(39)=−2.6, p=0.0131 za 40-probne podatke).

Sve u svemu, negativni rezultati ušteda koje opažamo u 800-probnom i 40-probnom ispiranju su slični, ali izgleda da je 800-probni rezultat nešto jasniji, vjerovatno zato što {{3} }Podaci o probnom ispiranju pate od nepotpunog ispiranja početne adaptacije prije ponovnog učenja.

Sve u svemu, naši podaci pokazuju upadljivo odsustvo ušteda u ponovnom učenju vremenski trajne adaptacije u svim uvjetima koje smo ispitali, umjesto toga pokazuju neuštede uprkos snažnim uštedama u ponovnom učenju vremenski promjenjive adaptacije.

Iako mali efekat, otkrili smo da je interesantno da su anti-uštede nešto konzistentnije opažene nakon 800-probnog uslova ispiranja nego 40-probnog stanja, što sugerira da je produženo ponovljeno izvođenje istog bez rotacije ispitivanja koja čine period ispiranja mogu učiniti anti-uštede dosljednijima.

Zaista, jačanje akcije nakon ponovljenog izvršavanja, često nazvano učenje ovisno o upotrebi (UDL) [69,70], može se manifestirati u dostizanju u obliku usmjerenosti prema njegovom smjeru [70–72]. Zanimljivo je da bi se očekivana pristranost prema osnovnom smjeru kretanja bez rotacije nakon ispiranja suprotstavila promjenama smjera kretanja povezanih s ponovnim učenjem VMR-a, i tako djelovala u smjeru anti-uštede kako bi se smanjilo ponovno učenje.

Međutim, važno je napomenuti da (1) budući da ispitujemo štednju, usporeno ponovno učenje koje predstavlja anti-štednju odnosi se na sporije od početnog učenja; i (2) početnom periodu učenja u našim eksperimentima takođe je prethodio produženi period izvođenja ponovljenih pokušaja bez rotacije, što bi takođe izazvalo UDL efekat.

Ključno pitanje stoga ne bi bilo da li bi UDL efekat mogao usporiti ponovno učenje nakon 800-perioda probnog ispiranja, već da li bi takav efekat pokazao značajno povećanje veličine između 220-probnog trajanja osnovne linije bez rotacije period koji prethodi početnom učenju i800-probni period ispiranja bez rotacije koji prethodi 800-uslovu probnog ponovnog učenja? Međutim, dostupna literatura o tome kako se efekti UDL povećavaju s brojem ponovljenih ispitivanja sugerira da je to malo vjerovatno.

Studije koje su ispitivale UDL efekte u postizanju pokreta pokazale su efekte nakon samo 1 do 15 pokušaja ([71], Exp 3; [70]), a jedna studija koja je proučavala vremenski tok za UDL efekte nakon 15 pokušaja, otkrila je efekte koji su asimptotični između 50 i 150 pokusa ([71], slika 4), što je manje od trajanja osnovne linije 220-probe koja je prethodila početnom učenju u našem eksperimentu.

Ovo sugerira da bi efekti UDL-a, ako zaista utječu na VMR trening u našoj studiji, to jednako učinili i za početno učenje, kojem je prethodilo 220 pokušaja bez rotacije, i za ponovno učenje nakon dugog ispiranja, kojem je prethodilo 800 pokušaja bez rotacije.

Shodno tome, efekti UDL-a bi trebali imati mali utjecaj na razliku između ovih krivulja učenja, a time i na uštede koje mjerimo nakon 800 pokušaja ispiranja, i stoga je malo vjerovatno da će objasniti vremenski uporne anti-uštede koje smo primijetili.

Međutim, jedan rad koji se bavio efektom trajanja ponavljanja [71] nije proučavao periode UDL treninga sve do 800 pokušaja (540 pokušaja je njihov maksimum) i istraživao je UDL izvan konteksta VMR adaptacije.

Stoga smo izveli dodatni eksperiment (Eksperiment S1) kako bismo utvrdili da li razlike između broja dostignuća bez rotacije prije početnog učenja (220 pokušaja) u odnosu na prije ponovnog učenja dugog ispiranja (800 pokušaja) mogu objasniti neuštede koje smo primijetili. Eksperiment S1 ispitao je početno učenje nakon osnovne linije od 800 umjesto 220 pokušaja kako bi odgovaralo trajanju historije odabira akcije 800-ispiranja pokušaja prije ponovnog učenja.

Ako je smanjenje vremensko-upornog ponovnog učenja u vezi sa početnim učenjem koje smo primijetili zaista zbog duže 800-povijesti odabira pokreta/akcije pokušaja, očekivali bismo da će početno vremenski uporno učenje u ovom novom skupu podataka odgovarati usporenom, vremenski postojanom ponovnom učenju iz 800-uslov probnog ispiranja, a ne početno, vremenski postojano učenje koje smo prethodno primijetili nakon 220 osnovnih ispitivanja.

Međutim, rezultati eksperimenta S1 umjesto toga pokazuju da je početno vremenski uporno učenje nakon 800 osnovnih pokusa u ovom novom skupu podataka bilo bliži podudarnost s početnim vremenski upornim učenjem koje je prethodno uočeno nakon 220 osnovnih ispitivanja, jer je ovaj skup podataka nije pokazao sporije početno vremensko-uporno učenje koje bi bilo predviđeno povećanjem UDL-a nakon 800, a ne 220 pokušaja (učenje 10 pokušaja: 47,1 ± 9,6% za početno učenje u novim podacima naspram 40,1% ± 4,2% za početno učenje u prethodnim podaci, t(49)=−0.8, p=0.45, vidi S1 ​​Sl.).

Umjesto toga, kao što je prikazano na S1 slici, podaci su u skladu sa podacima Verstynena i Sabesa [71] pri čemu UDL utiče na asimptotu prije 220 pokušaja. U skladu s ovim predviđanjem, uporno ponovno učenje nakon 800-pokusa ispiranja uočenih u prethodnim podacima je također značajno usporeno u poređenju sa ovim novim osnovnim podacima 800-probnog istraživanja sa značajnim anti-uštedama uočenim kada su podaci iz ispitivanja 10, 40, i 70 su u prosjeku zajedno (t(50)=−3.2,p=0.0014) i kada su podaci iz ovih vremenskih tačaka analizirani odvojeno (t(50) {{16} }−2.2, p=0.017 u pokušaju 10; t(50)=−2.5, p=0.0086 u pokušaju 40; t(50)=− 2.2, str=0.0162 na suđenju 70).

Ovi nalazi sugeriraju da efekti UDL-a ne mogu objasniti 800-probne vremenski-trajne anti-uštede koje opažamo.

Kao sporedna napomena, da su efekti UDL-a, s druge strane, nešto niži nakon 40 ispitivanja (kratko trajanje perioda ispiranja) u poređenju sa 220 ispitivanja (trajanje osnovnog perioda) [71], to bi dovelo do smanjenja količine UDL-a. -indukovano usporavanje za ponovno učenje nakon 40 pokušaja ispiranja u poređenju sa početnim učenjem. Ovo bi ukazivalo na to da smo, ako ništa drugo, podcijenili vremenski uporne anti-uštede u podacima 40-probnog ispiranja, umjesto da ih precijenili u podacima 800-probnog ispiranja, što je možda doprinijelo manje konzistentnim rezultatima kada se ovo stanje smatralo u izolaciji.

For more information:1950477648nn@gmail.com