طویل مدتی یادداشت کا راستہ: اوپر سے نیچے کی توجہ طویل مدتی یادیں بنانے کے لیے نیچے سے اوپر کی توجہ سے زیادہ موثر ہے۔

رابطہ: Audrey Hu Whatsapp/hp: 0086 13880143964 ای میل:audrey.hu@wecistanche.com

خلاصہ

کیا طویل مدتی میموری (LTM) میں نمائندگی کی طاقت کا انحصار اس بات پر ہے کہ کس قسم کی توجہ مرکوز ہے؟ ہم نے بصری تلاش کے دوران نظر آنے والی اشیاء کے لیے شرکاء کی یادداشت کا تجربہ کیا۔ ہم نے دو قسم کی اشیاء کے لیے مضمر میموری کا موازنہ کیا — متعلقہ سیاق و سباق کے نان ٹارگٹس جنہوں نے توجہ حاصل کی کیونکہ وہ ہدف کی وضاحت کرنے والی خصوصیت (یعنی، رنگ؛ اوپر سے نیچے کی توجہ) اور نمایاں خلفشار سے مماثل ہیں جنہوں نے توجہ صرف اس لیے حاصل کی کہ وہ ادراک سے توجہ ہٹا رہے تھے (نیچے سے اوپر) توجہ). تجربہ 1 میں، نمایاں خلفشار جھلملایا، جبکہ تجربہ 2 میں، نمایاں خلفشار کی روشنی کو تبدیل کر دیا گیا۔ تنقیدی طور پر، نمایاں اور متعلقہ سیاق و سباق کے نان ٹارگٹس نے مساوی توجہ کی گرفت پیدا کی، پھر بھی متعلقہ سیاق و سباق کے نان ٹارگٹس کو نمایاں خلفشار کرنے والوں سے کہیں بہتر یاد کیا جاتا تھا (اور نمایاں خلفشار کو غیر متعلقہ خلفشار سے بہتر یاد نہیں کیا جاتا تھا)۔ یہ نتائج بتاتے ہیں کہ LTM صرف توجہ کی مقدار پر نہیں بلکہ توجہ کی قسم پر بھی منحصر ہے۔ خاص طور پر، اوپر سے نیچے کی توجہ نیچے سے اوپر کی توجہ کے مقابلے میں میموری کے نشانات کی تشکیل کو فروغ دینے میں زیادہ موثر ہے۔

مطلوبہ الفاظ اوپر نیچے توجہ۔ نیچے سے اوپر کی توجہ۔ توجہ سے پکڑنا۔ طویل مدتی یادداشت

cistanche tubolosa فوائد: یادداشت میں اضافہ

ہم ہر روز لاکھوں اشیاء کا سامنا کرتے ہیں۔ جبکہ بصری طویل مدتی میموری میں ان میں سے کچھ اشیاء کو برقرار رکھنے کی ہماری صلاحیت (VLTM؛ ایک بڑی صلاحیت، بصری ایپیسوڈک یادوں کے لیے غیر فعال اسٹوریج سسٹم) حیرت انگیز طور پر زیادہ اور تفصیلی ہے (بریڈی، کونکل، الواریز، اور اولیوا، 2008؛ کونکل، Brady, Alvarez, & Oliva, 2010; Shepard, 1967; Standing, Conezio, & Haber, 1970; Vogt & Magnussen, 2007), ان میں سے بہت سی اشیاء کو یا تو انکوڈ نہیں کیا گیا ہے یا میموری سے فراموش نہیں کیا گیا ہے (Lew, Pashler, & Vul, 2016) مرسر اینڈ جونز، 2019)۔ کون سے عوامل اس بات کا تعین کرتے ہیں کہ آیا کوئی شے میموری میں محفوظ ہوگی یا نہیں؟ ایک طرف، پچھلی تحقیق نے بہت سے عوامل کی نشاندہی کی ہے جو اس بات پر اثر انداز ہوتے ہیں کہ آیا کسی چیز کو طویل مدتی میموری (LTM) میں انکوڈ کیا جائے گا۔ مثال کے طور پر، محرکات کو یاد رکھنے کا زیادہ امکان ہوتا ہے اگر انہیں دہرایا جاتا ہے (ولیمز، 2010b)، گہرائی سے عمل کیا جاتا ہے (کریک اور لاک ہارٹ، 1972)، جذباتی یا ذاتی اہمیت رکھتے ہیں (Hamann، 2001؛ Kensinger، Garoff-Eaton، اور Schacter، 2007؛ Loftus, Loftus, & Messo, 1987), ایک دوسرے کام کے ہدف کے ساتھ ایک ساتھ دکھائی دیتے ہیں (توجہ بخش اثر؛ نگلنے اور جیانگ، 2010، 2013)، یا نمایاں ہیں (Celikkale, Erdem, & Erdem, 2015)۔ دوسری طرف، انکوڈنگ (deBettencourt, Norman, & Turk-Browne, 2018) یا ایک ساتھ کام کرنے کا مطالبہ (Evans & Baddeley, 2018) کے دوران توجہ کی کمی یادداشت کو خراب کرنے کا باعث بن سکتی ہے۔ تاہم، وی ایل ٹی ایم میں کامیاب انکوڈنگ کے لیے بصری توجہ کتنی ضروری ہے اس کے بارے میں بہت کم تحقیق ہے۔ ایک تحقیق میں، یہ پایا گیا کہ بصری تلاش کے ٹاسک کے اہداف نے حیران کن شناخت کے ٹیسٹ میں خلفشار کرنے والوں کے مقابلے میموری کی بہتر کارکردگی دکھائی، جس سے معلوم ہوتا ہے کہ اہداف پر دی گئی زیادہ توجہ کامیاب میموری انکوڈنگ کے لیے اہم تھی (ولیمز، ہینڈرسن، اور زیکس، 2005) . تاہم، VLTM پر توجہ کا اثر یقینی طور پر ان نتائج سے حاصل کردہ اس سے کہیں زیادہ پیچیدہ ہے۔

توجہ اور WM کو سمجھنے کے لیے وسیع کام کے پیش نظر، VLTM اور توجہ سے متعلق کام کی کمی کافی حیران کن ہے۔ بصری توجہ کو بصری WM کو انکوڈنگ کرنے میں ایک اہم کردار کے طور پر جانا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، محرکات جو توجہ سے باہر دکھائی دیتے ہیں اکثر ان کا پتہ نہیں چل پاتا، جیسا کہ تبدیلی کا پتہ لگانے پر تحقیق سے واضح ہوتا ہے (ہولنگ ورتھ، 2004؛ رینسنک، 2002؛ سائمنز اور رینسنک، 2005)، توجہ کا جھپکنا (ریمنڈ، شاپیرو، اور آرنل، 1992؛ ووگل , Luck, & Shapiro, 1998) یا نادانستہ اندھا پن (Nakayama, Deutsch, & Nakayama, 1999; Simons & Chabris, 1999)۔

موجودہ کام کا مقصد VLTM کی کامیاب کارکردگی میں توجہ کے کردار کو مزید سمجھنا ہے۔ خاص طور پر، توجہ ایک واحد تعمیر نہیں ہے. ماحول کے اہم حصوں (نیچے سے اوپر) کے مقابلے میں جان بوجھ کر کسی چیز پر توجہ دینے کے لیے الگ الگ توجہ کے نظام کے لیے واضح رویے اور اعصابی ثبوت موجود ہیں , 2004؛ کوربیٹا اور شلمان، 2002؛ پنٹو، لیج، سلگٹے، لامے، اور شولٹے، 2013؛ تھیویس، 2010)۔ مبصر کے موجودہ اہداف کے مطابق، اوپر سے نیچے کی توجہ رضاکارانہ طور پر منتقل کی جاتی ہے۔ دوسری طرف، نیچے سے اوپر کی توجہ محرک سے چلنے والے انداز میں، محرکات کے ذریعے حاصل کی جاتی ہے جو ارد گرد کے آدانوں سے نمایاں طور پر مختلف ہوتے ہیں (Awh et al. )۔

یہ دیکھتے ہوئے کہ توجہ دو (کم از کم جزوی طور پر) الگ الگ میکانزم پر مشتمل ہے، کیا یادداشت کے لیے توجہ کا فائدہ اس بات پر منحصر ہے کہ کس شکل میں مشغول ہے؟ یہاں ہم نے توجہ کی قسم میں ہیرا پھیری کرتے ہوئے بصری تلاش کے کام کے دوران پیش کردہ اشیاء کی مضمر میموری کا جائزہ لیا۔ مزید خاص طور پر، ہم نے دو قسم کی اشیاء کی مضمر میموری کا موازنہ کیا — متعلقہ سیاق و سباق کے غیر اہداف جنہوں نے توجہ مبذول کرائی کیونکہ وہ ایک ہدف کی خصوصیت (اوپر سے نیچے کی توجہ) اور نمایاں خلفشار سے مماثل تھے جنہوں نے توجہ حاصل کی صرف اس وجہ سے کہ وہ ادراک سے توجہ ہٹا رہے تھے (نیچے سے اوپر توجہ) . نوٹ کریں کہ کسی ایسی چیز کے ذریعے کیپچر جو میموری میں رکھے ہوئے ہدف کے ساتھ ایک خصوصیت کا اشتراک کرتا ہے اسے پرائمنگ اثر کے بجائے اوپر سے نیچے کیپچر کے طور پر فعال کیا جاتا ہے (یعنی، محرک کی پیشگی پیشکش کی وجہ سے محرک کی پروسیسنگ کی سہولت جو کہ ادراک کے ساتھ ہو یا معنوی طور پر متعلقہ؛ کرسٹ جانسن اور کیمپانا، 2010)۔ اس طرح کی تفریق ان مطالعات کے ساتھ بھی مطابقت رکھتی ہے جس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ کسی چیز کے ساتھ حالیہ نمائش مماثل خلفشار کے ذریعے کیپچر کرنے کے لیے ناکافی ہے اور یہ کہ WM میں رکھی گئی نمائندگی ہی توجہ کی رہنمائی کر سکتی ہے۔ (Olivers, Meijer, & Theeuwes, 2006; Soto, Heinke, Humphreys, & Blanco, 2005; Soto, Humphreys, & Rotshtein, 2007)۔

توجہ کی گرفتاری کی شدت کا اندازہ تلاش کے کام میں ردعمل کے اوقات سے لگایا گیا تھا۔ گرفتاری کی مقدار کو عام طور پر توجہ ہٹانے والوں کے لیے مختص کی گئی توجہ کا اندازہ لگانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے (فولک اینڈ ریمنگٹن، 2008؛ اولیورس، 2009؛ اولیورس وغیرہ، 2006؛ پوسنر، 1980؛ وین مورسیلر، بٹسٹونی، تھیووس، اور اولیورس، اور 015، یانٹس اینڈ ہلسٹروم، 1994)۔ اس بات کی نشاندہی کی جانی چاہئے کہ توجہ کی مقدار توجہ کی گرفت کے دو اجزاء کا مجموعہ ہو سکتی ہے: کسی چیز پر توجہ مرکوز کرنے کا وقت اور شے کی طرف توجہ کی تبدیلیوں کی تعداد۔ ان میں سے کسی ایک ڈسٹریکٹر کے لیے بہتر VLTM کارکردگی تجویز کرے گی کہ VLTM میں انکوڈنگ کا انحصار توجہ کی نوعیت پر ہے۔

cistanche tubolosa ضمیمہ: یادداشت کو بہتر بنائیں

تجربہ 1

طریقہ

امیدوار

پائلٹ اسٹڈیز کے مطابق، جس میں ہمیں η2p=.35،=.05، اور پاور=0.95 کا اثر کا سائز ملا، کم از کم 17 کا نمونہ سائز درکار تھا۔ 95 فیصد امکان کے ساتھ میموری کی کارکردگی میں اہم اثر تلاش کرنے کے لیے، اگر اثر موجود ہے۔ نیویارک یونیورسٹی آف ابوظہبی کے سترہ طلباء اور عملہ (12 مرد؛ M=26 سال، SD=7.27) نے کورس کے کریڈٹ کے بدلے تجربے میں حصہ لیا یا متبادل طور پر 50 کا گزارہ الاؤنس حاصل کیا۔ AED فی گھنٹہ تمام شرکاء کے پاس عام یا درست سے معمول کی بصری تیکشنتا تھی اور انہوں نے باخبر رضامندی دی۔ تجربات کو نیویارک یونیورسٹی ابوظہبی انسٹیٹیوشنل ریویو بورڈ نے منظور کیا تھا۔

آلات اور محرکات

MATLAB (Brainard, 1997) کے لیے Psychtoolbox کا استعمال کرتے ہوئے Stimuli کو پیش کیا گیا تھا، اور تجربات ان کمپیوٹرز پر چلائے گئے تھے جن میں 22-انچ BenQ XL2411 مانیٹر (144 Hz ریفریش ریٹ، 1,920 × 1 لگایا گیا تھا۔ ,080 پکسلز)۔ تمام محرکات کو 57 سینٹی میٹر کے فاصلے پر سیاہ پس منظر پر پیش کیا گیا تھا۔ محرک سیٹ بریڈی، کونکل، گل، اولیوا، اور الواریز (2013) ڈیٹا سیٹ سے کھینچی گئی واضح طور پر الگ الگ اشیاء کی 540 تصاویر پر مشتمل ہے۔ ان میں سے 24 تصویریں صرف پریکٹس بلاک میں استعمال کی گئیں۔ تلاش کے کام میں تین سو ساٹھ تصویریں استعمال کی گئیں (90 اہداف کے طور پر، 30 نمایاں خلفشار کے طور پر، 30 متعلقہ سیاق و سباق کے نان ٹارگٹس کے طور پر، اور 210 ڈسٹریکٹر کے طور پر)، اور 90 تصویریں صرف حیرت انگیز میموری ٹیسٹ میں ناول آبجیکٹ کے طور پر استعمال کی گئیں۔ تصاویر کو ہر شریک کی بنیاد پر تصادفی طور پر حالات کے لیے تفویض کیا گیا تھا۔ ہر تصویر 100 × 100 پکسلز (2.92 ڈگری × 2.92 ڈگری) کے مربع پر فٹ تھی۔ اہم بات یہ ہے کہ ہر تصویر میں ایک شے ہوتی تھی جس کی وضاحت ایک واحد، غالب رنگ (مثلاً، نیلے رنگ کے صوفے) سے ہوتی تھی۔ رنگ تلاش کے ہدف کی وضاحت کے لیے استعمال کیا گیا تھا۔ ہر ٹرائل کے آغاز میں، شرکاء کو ایک اشارہ دیا گیا تھا - ایک مرکزی طور پر پیش کردہ رنگین دائرہ (رداس 0.90 ڈگری بصری زاویہ) تاکہ ہدف کے رنگ کی نشاندہی کی جا سکے۔ ہدف کے رنگوں کو چار ممکنہ رنگوں کے سیٹ سے تصادفی طور پر منتخب کیا گیا تھا جو ٹارگٹ امیج کے رنگ میں ہیرا پھیری کرکے بنائے گئے تھے۔ خاص طور پر، رنگ ٹارگٹ امیج کا غالب رنگ تھا جسے LAB سرکلر کلر اسپیس کا استعمال کرتے ہوئے ہیو اسپیس میں 0 ڈگری، 90 ڈگری، 180 ڈگری یا 270 ڈگری (Brady et al., 2013) سے تبدیل کیا گیا تھا۔ تنقیدی طور پر، تلاش کے کام میں تین قسم کی آزمائشیں تھیں۔ غیر جانبدار آزمائشوں پر، تلاش کے ڈسپلے میں ہدف اور تین خلفشار شامل تھے۔ نمایاں ڈسٹریکٹر ٹرائلز پر، سرچ ڈسپلے میں ہدف، ایک نمایاں ڈسٹریکٹر، اور دو ڈسٹریکٹر ہوتے ہیں۔ ایک نمایاں ڈسٹریکٹر کی تعریف ایک ڈسٹریکٹر کے طور پر کی جاتی ہے جس کا رنگ ٹارگٹ آئٹم سے غیر متعلق ہوتا ہے، لیکن جس نے نیچے سے اوپر کی سالینس میں اضافہ کیا ہے کیونکہ یہ اسکرین پر جھلملاتا ہے (دیگر آئٹمز کو بغیر ٹمٹماہٹ کے پیش کیا گیا تھا)۔ 0.3 اور 0.9 ہرٹز کے درمیان فریکوئنسیوں سے آزمائش کے دوران تصادفی طور پر منتخب کردہ فریکوئنسی کی شرحوں پر نمایاں ڈسٹریکٹر تیزی سے ٹمٹماتا (ظاہر اور غائب) ہوتا ہے۔ متعلقہ سیاق و سباق کے نان ٹارگٹ ٹرائلز پر، سرچ ڈسپلے میں ٹارگٹ، متعلقہ سیاق و سباق کا نان ٹارگٹ، اور دو ڈسٹریکٹر تھے۔ متعلقہ سیاق و سباق کا نان ٹارگٹ وہ ہوتا ہے جس کا رنگ ٹارگٹ کلر سے ملتا جلتا تھا، لیکن بالکل یکساں نہیں ہوتا ہے (یعنی ہدف کے رنگ سے 30 ڈگری رنگ کی جگہ پر منتقل ہوتا ہے)۔ نوٹ کریں کہ یہ ڈسٹریکٹر رنگ کے لحاظ سے ہدف سے متعلق تھا، تلاش کے کام کی وضاحتی خصوصیت، لیکن آبجیکٹ کی شناخت اور مقامات مکمل طور پر آزاد تھے۔ غیر متعلقہ ڈسٹریکٹرز یا سلینٹ ڈسٹریکٹر کے رنگ تصادفی طور پر چار رنگوں کے سیٹ سے منتخب کیے گئے تھے، ہدف کے رنگ کو چھوڑ کر (مثال کے طور پر، اگر ٹارگٹ امیج کا رنگ 90 ڈگری ہیو میں شفٹ کیا گیا تھا، تو دیگر امیجز کے رنگ 0 ڈگری، 180 تک شفٹ ہو سکتے ہیں۔ ڈگری، یا رنگت میں 270 ڈگری)۔ دونوں نمایاں خلفشار اور متعلقہ سیاق و سباق کے نان ٹارگٹس کبھی بھی ہدف نہیں تھے۔ تنقیدی طور پر، متعلقہ سیاق و سباق کے نان ٹارگٹ اور نمایاں خلفشار کے حالات پائلٹ تجربات میں یکساں طور پر پریشان کن پائے گئے۔

سرچ ڈسپلے چار مختلف اشیاء پر مشتمل تھا جو فکسیشن کے ارد گرد 4.38 ڈگری کے رداس کے ایک خیالی دائرے پر مساوی طور پر واقع تھا، اور جگہوں کا تعین تصادفی طور پر فی آزمائشی بنیادوں پر کیا گیا تھا۔ آئٹمز 45 ڈگری، 135 ڈگری، 225 ڈگری اور 315 ڈگری پوزیشن پر تھے۔ ہر چیز کی حدود کو کم از کم 1.46 ڈگری بصری زاویہ سے الگ کیا گیا تھا۔

طریقہ کار

تجرباتی طریقہ کار کو تصویر 1 میں دکھایا گیا ہے۔ ہر آزمائش کے آغاز میں، شرکاء کو 1،000 ms کے لیے ایک ہدف کا رنگ پیش کیا گیا، جس کے بعد ایک 500-ms خالی وقفہ تھا۔ اس کے بعد اسکرین پر سرچ ڈسپلے نمودار ہوا۔ ٹاسک شرکاء کو دیا گیا تھا کہ وہ ہدف کے رنگ سے ملنے والے رنگ کے ساتھ آبجیکٹ کو لوکلائز کریں۔

تصویر 1 a تلاش کے کام کا ڈھانچہ۔ شرکاء نے ایک مخصوص رنگ کی چیز کی تلاش کی جو ہر آزمائشی بنیاد پر تبدیل ہوتی ہے۔ غیر جانبدار حالات میں، تلاش کے ڈسپلے میں ہدف اور غیر متعلقہ خلفشار ہوتا ہے۔ متعلقہ سیاق و سباق کے غیر ہدفی حالات میں، خلفشار کرنے والوں میں سے ایک کا رنگ ٹارگٹ کلر سے ملتا جلتا ہے، لیکن اس جیسا نہیں ہے (اس مثال میں، یہ نیلے رنگ کا روبوٹ ہے)۔ نمایاں توجہ ہٹانے والے حالات میں، ایک خلفشار بے ترتیب فریکوئنسی پر تیزی سے ٹمٹماتا ہے (اس مثال میں، یہ ایک سبز کرسی ہے)۔ b شناختی ٹیسٹ کی ساخت۔ شرکاء سے کہا گیا کہ وہ اس بات کی نشاندہی کریں کہ آیا اسکرین پر موجود کوئی چیز تجربے میں پہلے دکھائی گئی تھی۔ تلاش کے اہداف، نمایاں خلفشار، اور متعلقہ سیاق و سباق کے غیر اہداف کے لیے میموری کا الگ سے جائزہ لیا گیا۔

جواب دینے کے لیے، شرکاء نے چار کلیدوں میں سے ایک ("A," "K," "Z," "M") دبا کر تلاش کے ہدف کے مقام کی نشاندہی کی جو اسکرین پر موجود مقام سے مطابقت رکھتی تھی۔ شرکاء کو ہدایت کی گئی کہ وہ جلد از جلد تلاش کے جوابات دیں۔ تلاش کا ڈسپلے اسکرین پر اس وقت تک برقرار رہتا ہے جب تک کہ کوئی جواب نہیں دیا جاتا یا جب تک کہ زیادہ سے زیادہ پیشکش کا وقت 2 سیکنڈ تک نہ پہنچ جائے۔ (صرف 0.4 فیصد ڈسپلے 2- کے پریزنٹیشن کے وقت تک پہنچ گئے)۔ شرکاء کو ایک نیا ٹرائل جاری رکھنے کے لیے جواب دینے کی ضرورت تھی یہاں تک کہ ٹرائلز پر بھی جس میں سرچ ڈسپلے کو 2 سیکنڈ کے بعد ہٹا دیا گیا تھا۔ تلاش کے سیشن کے دوران تمام تصاویر (90 اہداف، 30 نمایاں خلفشار، 30 متعلقہ سیاق و سباق کے نان ٹارگٹس، اور 210 غیر متعلقہ خلفشار کے طور پر، ہر شریک کے لیے تصادفی طور پر منتخب کیے گئے) کو چار بار دہرایا گیا۔ اس طرح، ہر تلاش کی شرط کے لیے 120 ٹرائلز ہوئے، جس کے نتیجے میں کل 360 ٹرائل ہوئے۔ حالات کو ملایا گیا تھا اور بے ترتیب ترتیب میں پیش کیا گیا تھا۔ اس تجربے سے پہلے چھ پریکٹس ٹرائلز کیے گئے تھے تاکہ شرکاء کو کام سے واقف کرایا جا سکے۔ تجرباتی مرحلے کے بعد ایک غیر متوقع شناختی ٹیسٹ کیا گیا جس میں شرکاء کو اس بات کی نشاندہی کرنے کی ضرورت تھی کہ آیا اسکرین پر موجود کوئی چیز تجربے میں پہلے دکھائی گئی تھی۔ شناختی ٹیسٹ میں غیر جانبدار تلاش کی حالت سے 30 اہداف، 30 نمایاں خلفشار، 30 متعلقہ سیاق و سباق کے غیر ہدف، اور 90 ناول اشیاء شامل تھے۔ اہم بات یہ ہے کہ تجربے کے دوران ناول کی اشیاء پیش نہیں کی گئیں۔ شرکاء کو "Z" دبانے کی ہدایت کی گئی تھی جب کسی چیز کی شناخت "پرانی" کے طور پر کی گئی تھی (یہ ہدف اور خلفشار کے لیے درست سمجھا جاتا تھا) اور "M" جب اعتراض کی شناخت "نیا" کے طور پر کی گئی تھی (یہ ناول کے لیے درست سمجھا جاتا تھا۔ اشیاء)۔ یہ اشیاء تصادفی طور پر دکھائے گئے تھے، ایک وقت میں ایک۔ شناختی ٹیسٹ میں پیش کی گئی ہر چیز کا رنگ گرے اسکیل میں تبدیل کر دیا گیا۔ شرکاء سے کہا گیا کہ وہ درست طریقے سے جواب دیں (رفتار پر زور نہیں دیا گیا، اور فیصلہ آنے تک اعتراض برقرار رہا)۔

cistanche خریدیں: یادداشت کو بہتر بنائیں

نتائج

درست تلاش کے ٹرائلز نے ڈیٹا کا 88 فیصد حصہ بنایا (دونوں غیر جانبدار حالت میں 91 فیصد، نمایاں خلفشار کی حالت میں 92 فیصد، اور متعلقہ سیاق و سباق کی غیر ہدف حالت میں 82 فیصد)۔ تاہم، انسانی غلطی کی وجہ سے، ہر حالت سے دو آزمائشوں کی درستگی کا تعین نہیں کیا جاسکا، جس کی وجہ سے اس کام میں توقع کے مقابلے میں مجموعی طور پر قدرے کم درستگی ہوتی ہے۔ تلاش کے کام کے لیے ردعمل کے اوقات (RTs) کا تجزیہ کرنے سے پہلے، ہم نے تلاش کے کام میں غلط جوابات والے ٹرائلز کو خارج کر دیا۔ اس کے بعد، ہم نے 150 ms سے کم یا 3،000 ms سے کم تلاش کے RTs اور اوسط سے تین معیاری انحراف کی کٹ آف ویلیو سے اوپر والے سرچ RTs کے ساتھ ٹرائلز کو خارج کر دیا۔ اس طریقہ کار کے نتیجے میں 2.59 فیصد ڈیٹا پوائنٹس کا نقصان ہوا۔ اہم بات یہ ہے کہ مذکورہ بالا آزمائشوں کو چھوڑ کر کسی بھی قابلیت کے نتائج کو تبدیل نہیں کیا جاتا ہے۔ تلاش کے رد عمل کے اوقات اور حساسیت کو تصویر 2 میں دکھایا گیا ہے۔

ہم نے تلاش کی حالت کے ساتھ تلاش کے RTs پر تغیرات (ANOVA) کا بار بار پیمائش کا تجزیہ کیا (غیر جانبدار بمقابلہ نمایاں ڈسٹریکٹر بمقابلہ متعلقہ سیاق و سباق کا غیر ہدف)۔ اس نے تلاش کی قسم کا ایک اہم اثر دکھایا، F(2, 32)=43.63, p <.001, η2p=".73۔" منصوبہ="" بند="" تضادات="" نے="" انکشاف="" کیا="" کہ="" نمایاں="" ڈسٹریکٹر="" ٹرائلز="" (695="" ms,="" 95="" فیصد="" ci="" [684,="" 705])="" کے="" نتیجے="" میں="" غیر="" جانبدار="" ٹرائلز="" (602="" ms,="" 95="" فیصد="" ci="" [594,="" 611]),="" t(16)="" {{19}="" }.67،="" ص=""><.001، ڈی="3.07۔" اسی="" طرح،="" متعلقہ="" سیاق="" و="" سباق="" کے="" غیر="" ہدف="" والے="" ٹرائلز="" (708="" ms،="" 95="" فیصد="" ci="" [695,="" 721])="" کے="" نتیجے="" میں="" غیر="" جانبدار="" ٹرائلز="" کے="" مقابلے="" میں="" سست="" rts،="" t(16)="8.58," p="">< .001,="" d="" {{32}="" }.08۔="" نمایاں="" ڈسٹریکٹر="" ٹرائلز="" اور="" متعلقہ="" سیاق="" و="" سباق="" کے="" غیر="" ٹارگٹ="" ٹرائلز="" کے="" درمیان="" کوئی="" خاص="" فرق="" نہیں="" تھا،="" t(16)="0.85،" p=".406۔" اس="" کے="" علاوہ،="" اس="" بات="" کا="" کوئی="" ثبوت="" نہیں="" ہے="" کہ="" نمایاں="" خلفشار="" کے="" ذریعے="" کیپچر="" ابتدائی="" طور="" پر="" مضبوط="" تھا="" اور="" پھر="" بعد="" میں="" ہونے="" والی="" آزمائشوں="" میں="" اس="" کا="" دوبارہ="" اثر="" ہوا="" (دیکھیں="" ضمنی="">

موجودہ نتائج نہ صرف یہ ظاہر کرتے ہیں کہ دونوں قسم کے خلفشار نے توجہ حاصل کی ہے بلکہ یہ بھی تجویز کیا ہے کہ ہر ڈسٹریکٹر کو دی جانے والی توجہ کی مقدار دونوں شرائط کے مساوی تھی۔ دونوں پریشان کن حالات کے لئے مساوی توجہ کی گرفت کے ثبوت کو دیکھتے ہوئے، ہم توجہ کی قسم کے فنکشن کے طور پر شناختی کام پر کارکردگی کا جائزہ لے سکتے ہیں۔

سرپرائز ریکگنیشن ٹاسک پر کارکردگی کا بھی جائزہ لیا گیا۔ اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کہ میموری کا تجزیہ صرف ان آزمائشوں پر کیا گیا جہاں شرکاء نے کامیابی کے ساتھ ہدف کی نشاندہی کی، شناختی ٹیسٹ کے تجزیوں کو درست تلاش کے جوابات کے ساتھ آزمائشوں سے محرکات تک محدود رکھا گیا۔ اس ڈگری کی پیمائش کرنے کے لیے جس میں اشیاء کو میموری میں انکوڈ کیا گیا تھا، ہم نے ایک حساسیت انڈیکس (d') کا حساب لگایا، ایک سگنل کا پتہ لگانے کا پیمانہ جس کا تصور سگنل اور شور کی تقسیم کے درمیان فاصلے کے طور پر کیا گیا ہے 1 (Stanislaw & Todorov, 1999)۔ ایک دم والا ایک نمونہ ٹی ٹیسٹ ہر میموری کی حالت کے لیے حساسیت کے اشاریہ جات پر کیا گیا تھا: اہداف، نمایاں خلفشار، اور متعلقہ سیاق و سباق کے نان ٹارگٹس۔ یک دم t-ٹیسٹ کے جائزوں سے پتہ چلتا ہے کہ ہر میموری کی حالت میں، d' صفر سے نمایاں طور پر اوپر تھا (تمام ts > 4.13، تمام ps < .{{20}}1)،="" جس="" سے="" ظاہر="" ہوتا="" ہے="" کہ="" شرکاء="" اس="" قابل="" تھے="" اشیاء="" کے="" بارے="" میں="" کچھ="" یاد="" رکھیں="" حالانکہ="" انہیں="" ٹیسٹ="" کے="" بارے="" میں="" پیشگی="" اطلاع="" نہیں="" دی="" گئی="" تھی۔="" اس="" کے="" بعد،="" ایک="" anova="" میں="" حساسیت="" کے="" اشاریہ="" جات="" درج="" کیے="" گئے،="" جس="" میں="" میموری="" کی="" حالت="" ایک="" عنصر="" کے="" طور="" پر="" تھی۔="" اس="" تجزیے="" سے="" میموری="" کی="" حالت="" کا="" اہم="" اثر="" ظاہر="" ہوا،="" f(2,="" 32)="10.81," p="">< 001,="" η2p=".4{{44}" }="" اس="" کے="" بعد="" ہولم="" –="" بونفیرونی="" تصحیح="" کا="" استعمال="" کرتے="" ہوئے="" پوسٹ="" ہاک="" موازنہ="" کا="" ایک="" سلسلہ="" انجام="" دیا="" گیا۔="" ان="" موازنہوں="" نے="" ظاہر="" کیا="" کہ="" میموری="" کی="" کارکردگی="" اہداف="" کے="" لیے="" بہتر="" تھی="" (d'="1۔" 37,="" 95="" فیصد="" ci="" [0.16,="" 0.59]),="" t(16)="4.08," p=".003," d="0.99." اہداف="" اور="" متعلقہ="" سیاق="" و="" سباق="" کے="" غیر="" اہداف="" کے="" درمیان="" میموری="" کی="" کارکردگی="" میں="" فرق="" (d'="0.75," 95="" فیصد="" ci="" [0.58,="" 0.92])="" کافی="" اہمیت="" تک="" نہیں="" پہنچا،="" t(16)="1۔" 95،="" ص=".07،" ڈی="0.47۔" اہم="" بات="" یہ="" ہے="" کہ،="" میموری="" کی="" کارکردگی="" متعلقہ="" سیاق="" و="" سباق="" کے="" غیر="" اہداف="" کے="" لیے="" نمایاں="" خلفشار="" کے="" مقابلے="" میں="" بہتر="" تھی،="" t(16)="3.07," p=".015," d="0.75،" تجویز="" کہ="" ان="" ڈسٹریکٹرز="" کی="" طرف="" سے="" توجہ="" مرکوز="" کی="" گئی="" ltm.2="" میں="" انکوڈنگ/سٹوریج="" کرنے="" میں="" زیادہ="" کامیاب="">

سب سے پہلے، یہ اجاگر کرنا ضروری ہے کہ تجربہ 1 میں میموری کی کارکردگی کے تجزیے سے پتہ چلتا ہے کہ تلاش کے اہداف، متعلقہ سیاق و سباق کے نان ٹارگٹس، اور نمایاں خلفشار کو LTM میں انکوڈ کیا گیا تھا یہاں تک کہ اگر شرکاء کو ان اشیاء کو حفظ کرنے کے لیے نہیں کہا گیا تھا۔ اس طرح کے واقعاتی انکوڈنگ کی وجہ سے مجموعی طور پر چھوٹے حساس اشاریہ جات پیدا ہوئے، جن کی توقع کی جا رہی تھی، اس بات کو مدنظر رکھتے ہوئے کہ تلاش کے کام کو انجام دینے کے لیے پیش کردہ اشیاء کی شناخت کی ضرورت نہیں ہے۔ مزید برآں، شناختی ٹیسٹ میں اشیاء تلاش کے کام کے دوران پیش کیے گئے رنگین اشیاء کے گرے اسکیل ورژن تھے، جو انکوڈنگ کی خصوصیت کے مطابق، مجموعی طور پر چھوٹے حساسیت کے اشاریوں میں بھی حصہ ڈال سکتے ہیں (Tulving & Thomson، 1973)۔ اہم طور پر، نتائج نے متعلقہ سیاق و سباق کے نان ٹارگٹس (ٹاپ-ڈاؤن کیپچر) اور نمایاں خلفشار (نیچے سے اوپر کیپچر) کے ذریعہ تیار کردہ توجہ کی گرفتاری کی وہی شدت ظاہر کی۔ تاہم، سرپرائز ریکگنیشن ٹیسٹ سے یہ بات سامنے آئی کہ میموری کی کارکردگی متعلقہ سیاق و سباق کے نان ٹارگٹس کے لیے نمایاں خلفشار کے مقابلے میں بہت بہتر تھی۔

تلاش کے اہداف کو دیگر محرکات کے مقابلے میں بہتر طور پر یاد رکھا گیا تھا (حالانکہ اہداف اور متعلقہ سیاق و سباق کے غیر اہداف کے درمیان میموری میں فرق اہمیت کی سطح تک نہیں پہنچ سکا، شاید اعداد و شمار کی ناکافی طاقت کی وجہ سے)۔ یہ پچھلے مطالعات کے نتائج کو نقل کرتا ہے (Tatler & Tatler, 2013; Williams, 2010a, 2010b; Williams et al., 2005) اور تجویز کرتا ہے کہ اہداف کے طور پر انکوڈ کردہ اشیاء کو LTM میں بہتر طور پر انکوڈ کیا جاتا ہے۔

cistanche تنا

تجربہ 2

تجربہ 1 کی اہم دریافت یہ ہے کہ نمایاں خلفشار کو متعلقہ سیاق و سباق کے غیر اہداف کے مقابلے میں کم یاد رکھا گیا تھا، جو تجویز کرتا ہے کہ اوپر سے نیچے کی توجہ کے مقابلے VLTM انکوڈنگ کے ذریعہ نیچے کی طرف توجہ کم موثر ہے۔ موجودہ ڈیزائن پر ایک ممکنہ تنقید یہ ہے کہ نیچے سے اوپر کی سلینسی پیدا کرنے کے ہمارے طریقہ کار میں آئٹم کو جھلملانا شامل ہے، جس کا مطلب ہے کہ آئٹم کم وقت کے لیے اسکرین پر موجود تھا۔ تجربہ 2 کا مقصد تجربہ 1 کے نتائج کو نقل کرنا ہے اور یہ جانچنا ہے کہ آیا میموری کی کارکردگی میں جو فرق ہم نے نمایاں خلفشار اور متعلقہ سیاق و سباق کے غیر ہدف کے درمیان دیکھا ہے وہ فلکر کی نوعیت کی وجہ سے ہو سکتا ہے نہ کہ اس کی قسم میں فرق کی وجہ سے۔ توجہ جو مصروف ہے. اس امکان کو کنٹرول کرنے کے لیے، تجربہ 2 میں، ہم نے محرک سالینس بڑھانے کی ایک مختلف شکل استعمال کی۔ خاص طور پر، ہم نے نمایاں خلفشار کے محرک روشنی کو تبدیل کیا۔ تجربہ 2 کا ایک اضافی مقصد غیر متعلقہ ڈسٹریکٹر آئٹمز کی میموری کی کارکردگی کی پیمائش کرنا تھا تاکہ نمایاں ڈسٹریکٹر میموری سے موازنہ کرنے کے لیے ڈسٹریکٹر میموری کی بیس لائن فراہم کی جا سکے۔

طریقہ

شرکاء نیویارک یونیورسٹی آف ابوظہبی کے سترہ طلباء (آٹھ مرد؛ M=20.3 سال، SD=1.28) نے کورس کے کریڈٹ کے بدلے تجربے میں حصہ لیا یا 50 کا گزارہ الاؤنس حاصل کیا۔ AED فی گھنٹہ تمام شرکاء کے پاس عام یا درست سے معمول کی بصری تیکشنتا تھی اور انہوں نے باخبر رضامندی دی۔ تجربات کو نیویارک یونیورسٹی ابوظہبی انسٹیٹیوشنل ریویو بورڈ نے منظور کیا تھا۔

آلات اور محرکات مندرجہ ذیل تبدیلیوں کے علاوہ، تجربہ 1 میں استعمال ہونے والے محرکات کے مشابہ تھے۔ تمام محرکات سفید پس منظر پر پیش کیے گئے تھے۔ سلینٹ ڈسٹریکٹر کی روشنی کو ٹرائل کے دوران 0.3 اور 0.9 ہرٹز کے درمیان بے ترتیب فریکوئنسی پر تبدیل کیا گیا تھا۔ اصل روشنی اور بڑھتی ہوئی روشنی کے درمیان تبدیل ہونے والے نمایاں ڈسٹریکٹر کی روشنی (خاص طور پر، CIE LAB اسپیس میں ڈسٹریکٹر رنگ کی L ویلیو میں 60 کا اضافہ کیا گیا تھا)۔ شناختی ٹیسٹ میں تصاویر کے بارے میں 30 پرانے یا نئے فیصلے بھی شامل تھے جو غیر متعلقہ خلفشار کے طور پر استعمال کیے گئے تھے۔ شناختی ٹیسٹ میں "نئی" تصاویر کی تعداد میں کوئی اضافہ نہیں ہوا۔

cistanche tubolosa کے صحت کے فوائد: یادداشت کو بہتر بنائیں

نتائج

تلاش کے کام پر شرکاء کی کارکردگی 93 فیصد تھی (غیر جانبدار اور نمایاں خلفشار دونوں حالتوں میں 95 فیصد اور متعلقہ سیاق و سباق کی غیر ہدف حالت میں 87 فیصد)۔ تلاش کے کام کے لیے RTs کا تجزیہ کرنے سے پہلے، ہم نے غلط تلاش کے جوابات، RTs 150 ms سے کم یا 3 سے زیادہ،000 ms، یا RTs کو اس شریک سے تین معیاری انحراف سے خارج کر دیا ہے (نتیجے میں ڈیٹا پوائنٹس کا 2.42 فیصد)۔ اہم بات یہ ہے کہ اگر مذکورہ ٹرائلز کو خارج نہیں کیا جاتا ہے تو معیار کے نتائج ایک جیسے ہی رہتے ہیں۔ ایک ANOVA تلاش RTs پر انجام دیا گیا تھا، جس میں تلاش کی حالت ایک عنصر کے طور پر تھی (غیر جانبدار بمقابلہ نمایاں ڈسٹریکٹر بمقابلہ متعلقہ سیاق و سباق کا غیر ہدف)۔ نتائج، تصویر 3 میں دکھایا گیا ہے، تلاش کی قسم، F(2, 32)=45.20, p < .001,="" η2p=".74" کا="" نمایاں="" اثر="" دکھایا۔="" ہم="" نے="" پایا="" کہ="" rts="" دونوں="" نمایاں="" خلفشار="" کی="" حالت="" (610="" ms,="" 95="" فیصد="" ci="" [599,="" 621])،="" t(16)="9.98," p="">< .001,="" d="2" کے="" لیے="" طویل="" تھے۔="" 42،="" اور="" متعلقہ="" سیاق="" و="" سباق="" کی="" غیر="" ہدف="" حالت="" (612="" ms,="" 95="" فیصد="" ci="" [601,="" 23]),="" t(16)="7.87," p=""><.001, d="1.91," رشتہ="" دار="" غیر="" جانبدار="" حالت="" تک="" (505="" ایم="" ایس،="" 95="" فیصد="" ci="" [497،="" 513])۔="" نمایاں="" خلفشار="" کی="" حالت="" اور="" متعلقہ="" سیاق="" و="" سباق="" کی="" غیر="" ہدف="" حالت="" کے="" درمیان="" rts="" میں="" کوئی="" فرق="" نہیں="" تھا،="" t(16)="0.11،" p=".914۔" ایک="" بار="" پھر،="" نتائج="" یہ="" ظاہر="" کرتے="" ہیں="" کہ="" توجہ="" ہٹانے="" والوں="" کے="" درمیان="" توجہ="" حاصل="" کرنے="" کی="" مقدار="" میں="" کوئی="" واضح="" فرق="" نہیں="">

ہم نے شناختی ٹیسٹ کے اعداد و شمار کا بھی تجزیہ کیا، آزمائشوں کے محرکات تک محدود جہاں شرکاء نے کامیابی کے ساتھ ہدف کی نشاندہی کی۔ حساسیت کے اشاریہ جات پر ایک دم والے ایک نمونے کے ٹیسٹ نے پھر سے ظاہر کیا کہ ہر میموری کی حالت میں صفر سے زیادہ (تمام ts > 1.96، تمام ps < .0="" 32)="" ظاہر="" ہوتا="" ہے،="" یہ="" ظاہر="" کرتا="" ہے="" کہ="" میموری="" کی="" کارکردگی="" غیر="" متعلقہ="" خلفشار="" کرنے="" والوں="" کے="" لیے="" بھی="" کافی="" حد="" تک="" موقع="" سے="" بالاتر="" تھے۔="" حساسیت="" پر="" anova="" indices="" d'="" نے="" میموری="" کی="" حالت="" کے="" اہم="" اثر="" کا="" مزید="" انکشاف="" کیا،="" f(3,="" 48)="31.64," p="">< 001,="" η2p=".66." holm–bonferroni="" تصحیح="" کے="" ساتھ="" پوسٹ="" ہاک="" موازنہ="" نے="" ظاہر="" کیا="" کہ="" اہداف="" (d'="1.33," 95="" فیصد="" ci="" [1.11,="" 1.54])="" نمایاں="" خلفشار="" (d'="" {{2{{25})="" سے="" بہتر="" طور="" پر="" یاد="" کیے="" گئے="" تھے۔="" }}}.20،="" 95="" فیصد="" ci="" [0۔{51}}0,="" 0.40]),="" t(16)="8.62," p="">< .="" }}.61،="" p=".001،" d="1.12،" اور="" غیر="" متعلقہ="" خلفشار="" (d'="0.18،" 95="" فیصد="" ci="" [0.00,="" 0.36])،="" t(14="" )="7.68،" p=""><.001، d="1۔{60}}۔" نمایاں="" خلفشار="" اور="" غیر="" متعلقہ="" خلفشار="" کے="" درمیان="" میموری="" کی="" کارکردگی="" میں="" کوئی="" خاص="" فرق="" نہیں="" تھا،="" t(16)="0.19," p=".849۔" سب="" سے="" زیادہ="" تنقیدی="" طور="" پر،="" ہم="" نے="" اس="" تلاش="" کو="" نقل="" کیا="" کہ="" متعلقہ="" سیاق="" و="" سباق="" کے="" غیر="" اہداف="" کو="" نمایاں="" خلفشار="" سے="" بہتر="" طور="" پر="" یاد="" رکھا="" گیا="" تھا،="" t(16)="3.11،" p=".013،" d="0.76۔" یہ="" دوبارہ="" ظاہر="" کرتا="" ہے="" کہ="" ایل="" ٹی="" ایم="" کی="" کامیاب="" کارکردگی="" کے="" لحاظ="" سے="" توجہ="" کی="" تمام="" شکلیں="" برابر="" نہیں="">

تجربہ 2 میں، ہم نے نتائج کے پیٹرن کو نقل کیا جس سے ظاہر ہوتا ہے کہ متعلقہ سیاق و سباق کے غیر اہداف اور نمایاں خلفشار کے ذریعے پیدا ہونے والی تلاش کی کارکردگی میں یکساں اخراجات کے باوجود، مؤخر الذکر کے نتیجے میں طویل مدتی یادیں بہت کمزور ہوئیں۔ درحقیقت، نمایاں خلفشار کرنے والوں کی یادداشت دوسرے خلفشار کی یادداشت سے مختلف نہیں تھی۔

cistanche ضمیمہ: یادداشت کو بہتر بنائیں

عمومی بحث

انسانی حسی نظام مسلسل بیرونی دنیا سے بے تحاشہ معلومات کے ذریعے بمباری کر رہا ہے۔ اس معلومات کے کون سے ٹکڑوں کو یادداشت میں رکھا جائے گا، اور کیوں؟ اگرچہ اس موضوع پر کافی توجہ حاصل ہوئی ہے، لیکن ایک ایسا شعبہ جس کو اچھی طرح سے سمجھا نہیں جاتا ہے وہ کردار ہے جو بصری توجہ کامیاب VLTM میں ادا کرتی ہے۔ اس سوال پر روشنی ڈالنے کے لیے، موجودہ کام نے کسی خاص رنگ کی ٹارگٹ آبجیکٹ کی تلاش کے دوران، بصری تلاش کے کام کے دوران نظر آنے والے خلفشار کے لیے میموری کا تجربہ کیا۔ ایک حالت میں (متعلقہ سیاق و سباق کا غیر ہدف)، ہم نے ایک ڈسٹریکٹر آئٹم کو بنایا جس کی وجہ سے اس کی خصوصیت (یعنی رنگ) کو تلاش کی جانے والی خصوصیت کی طرح بنا کر اوپر سے نیچے توجہ حاصل کرنے کا امکان ہے۔ ایک اور حالت (سلینٹ ڈسٹریکٹر) میں، ہم نے ایک آئٹم متعارف کرایا جو تلاش کے کام سے غیر متعلق تھا، لیکن یہ اس کے محرک سالینس کی وجہ سے نیچے تک توجہ مبذول کرے گا۔ تجربہ 1 میں، تلاش کے کام کے دوران پریشان کن محرک تیز رفتاری سے جھلمل رہا تھا۔ تجربہ 2 میں، ٹمٹماہٹ کو روشنی میں تبدیلیوں سے بدل دیا گیا تاکہ محرک سالینس کو متعارف کرانے کے الگ الگ طریقوں پر عام کیا جا سکے۔ جیسا کہ توقع کی گئی ہے، متعلقہ سیاق و سباق کے غیر ہدف اور نمایاں خلفشار دونوں کی پیش کش نے بنیادی حالت کے مقابلے میں ایک سست تلاش کا باعث بنا، جس میں ان میں سے کوئی بھی خلفشار پیش نہیں کیا گیا۔ مزید برآں، خلفشار کی مقدار خلفشار کے حالات کے درمیان مختلف نہیں تھی۔ اہم بات یہ ہے کہ، اگرچہ دونوں ڈسٹریکٹرز نے توجہ کی گرفت کی ایک ہی شدت پیدا کی تھی، لیکن مطالعہ کے اختتام پر کیے گئے ایک حیرت انگیز VLTM ٹیسٹ کے مطابق، متعلقہ سیاق و سباق کے غیر ہدف کو نمایاں خلفشار کرنے والوں سے بہتر طور پر یاد رکھا گیا تھا۔ یہ پہلا براہ راست ثبوت فراہم کرتا ہے کہ اوپر سے نیچے کی توجہ حاصل کرنے والی اشیاء کے VLTM میں انکوڈ ہونے کا امکان ان اشیاء کے مقابلے میں زیادہ ہوتا ہے جو نیچے کی طرف توجہ حاصل کرتی ہیں۔

وہ کونسا طریقہ کار ہے جس کے ذریعے بامقصد توجہ VLTM میں زیادہ موثر انکوڈنگ کی طرف لے جاتی ہے؟ یہ ممکن ہے کہ مختلف قسم کی توجہ مختلف خصوصیات پر توجہ دینے کا باعث بنے۔ شاید نیچے سے اوپر کی گرفت کے معاملے میں، توجہ نمایاں شے کی شناخت پر مرکوز کرنے کی بجائے خود کو خلفشار کرنے والی خاصیت (مثلاً، تجربہ 1 پر فلکر) پر مرکوز تھی۔ درحقیقت، حالیہ مطالعات سے پتہ چلتا ہے کہ جب توجہ آبجیکٹ کے ٹاسک سے متعلقہ وصف پر مرکوز کی جاتی ہے، تو ضروری نہیں کہ اس شے کا دوسرا وصف میموری میں مضبوط ہو (Chen, Swan, & Wyble, 2016; Chen & Wyble, 2015)۔ اسی طرح، یہ امکان ہے کہ رنگ پر زیادہ توجہ مرکوز کی گئی تھی جب متعلقہ سیاق و سباق کو پیش کیا گیا تھا۔ لیکن شاید جب توجہ کسی نمایاں خصوصیت پر مرکوز کی گئی ہو، تو رنگ پر توجہ مرکوز کیے جانے کے مقابلے میں دیگر تصویری صفات (مثلاً شناخت) پر کارروائی کرنے پر کم توجہ باقی رہ جاتی ہے۔ اہم بات یہ ہے کہ ٹاسک سے متعلقہ فیچر، رنگ، ایل ٹی ایم ٹیسٹ (جو گرے اسکیل امیجز پر کیا گیا تھا) کے لیے یکساں طور پر غیر متعلقہ تھا جیسا کہ سلینسی ہیرا پھیری۔

ایک اور ممکنہ وضاحت یہ ہے کہ بامقصد توجہ VLTM انکوڈنگ کے لیے مفید ہے کیونکہ شرکت کرنا اس وقت زیادہ محنتی ہوتا ہے جب یہ اوپر سے نیچے کے ذرائع سے ہوتا ہے اس کے مقابلے میں جب یہ نیچے سے اوپر کی سالینس کی وجہ سے ہوتا ہے۔ LTM تحقیق میں سب سے زیادہ بااثر نتائج میں سے ایک پروسیسنگ اثر کی سطحیں ہیں (Craik & Lockhart, 1972; Schulman, 1971)، جو یہ ظاہر کرتی ہے کہ یاد رکھنے والی اشیاء کی محنت سے پروسیسنگ اتلی پروسیسنگ سے بہتر LTM انکوڈنگ کا باعث بنتی ہے۔ یہ فریم ورک سیمنٹک پروسیسنگ کی ضرورت کے طور پر "کوشش مند" کی وضاحت کرتا ہے۔ اگرچہ ہمارے تلاش کے کام کو کسی تصوراتی تشخیص کی ضرورت نہیں تھی، لیکن یہ ممکن ہے کہ توجہ ہٹانے والوں کی طرف سے حاصل کی گئی توجہ جو ہدف کے ساتھ ملتے جلتے خصائص کا اشتراک کرتی ہے، جبکہ تلاش کے کام پر منفی اثرات کے لحاظ سے نمایاں خلفشار کرنے والوں کے برابر ہے، کچھ ایسی ہی چیز کی طرف لے جاتی ہے جو مزید " محنتی" پروسیسنگ۔

اس کام کی عملی مطابقت بھی ہے، خاص طور پر مشتہرین اور انسانی ذہن پر دیرپا تاثر پیدا کرنے میں دلچسپی رکھنے والے ہر فرد کے لیے۔ ایسا معلوم ہوتا ہے کہ سالینس کے اثرات، مضبوط ہونے کے باوجود، قلیل المدت ہیں اور VLTM میں مضبوط انکوڈنگ کا باعث نہیں بنتے۔ اس کے برعکس، جب توجہ جان بوجھ کر معلومات کی طرف مبذول کی جاتی ہے، تو اسے زیادہ دیر تک برقرار رکھا جاتا ہے، یہاں تک کہ ان صورتوں میں جہاں اس معلومات کو حفظ کرنے کی کوئی واضح ضرورت نہ ہو۔ شاید یہ ہم میں سے ان لوگوں کے لیے اچھی خبر ہے جو ٹیلی ویژن یا ویب سائٹس پر چمکتی ہوئی اور پریشان کن تصاویر سے بیمار ہیں۔ یہ حکمت عملی اس وقت ہماری توجہ حاصل کرنے کے لیے کارآمد ثابت ہو سکتی ہے، لیکن ہو سکتا ہے کہ آخر کار اشتہاری تکنیک نہ ہو اگر اس طریقے سے ہماری توجہ حاصل کرنا VLTM میں انکوڈنگ کا باعث نہیں بنتا ہے۔ درحقیقت، ایسے شواہد موجود ہیں جو ظاہر کرتے ہیں کہ متحرک اشتہارات جامد اشتہارات سے کم توجہ مبذول کرتے ہیں (لی اور آہن، 2012)۔

آخر میں، موجودہ مطالعہ سے پتہ چلتا ہے کہ بصری طویل مدتی یادوں کی تشکیل نہ صرف توجہ کی مقدار پر منحصر ہے بلکہ توجہ کی قسم پر بھی منحصر ہے جو مصروف ہے. خاص طور پر، اگرچہ نمایاں خلفشار کرنے والوں کے ذریعے نیچے سے اوپر کی گرفتاری کی وسعت متعلقہ سیاق و سباق کے غیر ہدف کے ذریعے اوپر سے نیچے کیپچر کے برابر تھی، لیکن متعلقہ سیاق و سباق کے نان ٹارگٹس کو نمایاں خلفشار کرنے والوں سے بہتر طور پر یاد رکھا گیا۔ اگرچہ مستقبل کے مطالعے کو یہ واضح کرنے کی ضرورت ہے کہ اہداف اور مختلف قسم کے خلفشار کے درمیان کس طرح توجہ تقسیم کی جاتی ہے، موجودہ اعداد و شمار اس بات کا ثبوت فراہم کرتے ہیں کہ طویل مدتی یادداشت کا راستہ بہت سے راستے لے سکتا ہے، لیکن یہ بامقصد توجہ تیز ترین راستہ فراہم کرتی ہے۔

میموری cistanche مصنوعات کو بہتر بنانے کے