Posterror slowing predicts rule-based but not information-integration category learning.
Posterror slowing predicts rule-based but not information-integration category learning.
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DOI：
10.3758/s13423-013-0441-0
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发表时间：
2013-12
影响因子：
3.5
通讯作者：
Huang-Pollock CL
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Tam H;Maddox WT;Huang-Pollock CL
我们研究是否错误监控，操作的程度，个人放慢后犯错误（即，错误后放缓），是不同的重要性，在学习的规则为基础的信息整合类别结构。基于规则的分类是通过应用明确的语言策略（例如按颜色排序）来最有效地解决的。相反，信息整合类别被认为是在一个试验的试验联想的方式学习。结果表明，错误后放缓预测增强的规则为基础的，但不是信息集成类别学习。多类别学习系统的影响进行了讨论。
We examine whether error monitoring, operationalized as the degree to which individuals slow down after committing an error (i.e, post-error slowing), is differentially important in the learning of rule-based vs. information-integration category structures. Rule-based categories are most efficiently solved through the application of an explicit verbal strategy (e.g. sort by color). In contrast, information-integration categories are believed to be learned in a trial-by-trial associative manner. Results indicate that post-error slowing predicts enhanced rule-based but not information-integration category-learning. Implications for multiple category learning systems are discussed.
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影响因子：
4.6
作者：
FARRAR, MJ;RANEY, GE;BOYER, ME
通讯作者：
BOYER, ME
影响因子：
5.4
作者：
LOGAN, GD
通讯作者：
LOGAN, GD
影响因子：
1.8
作者：
Leth-Steensen, C;Elbaz, ZK;Douglas, VI
通讯作者：
Douglas, VI
DOI：
10.1037/0278-7393.29.4.650
发表时间：
2003-07-01
影响因子：
2.6
作者：
Maddox, WT;Ashby, FG;Bohil, CJ
通讯作者：
Bohil, CJ
影响因子：
3.5
作者：
Erickson, MA;Kruschke, JK
通讯作者：
Kruschke, JK