Sensibilidade metacognitiva : mecanismos de monitorização e reversão de falsas memórias
Year: 2008
Type: dissertation
Abstract: Nas últimas décadas, têm-se alcançado grandes desenvolvimentos na modelação da memória humana, especialmente na memória de reconhecimento. Os modelos actualmente propostos podem ser divididos em dois tipos, os modelos globalistas e os modelos dualistas, ambos capazes de descrever eficazmente a grande maioria dos efeitos encontrados na literatura. Apesar destes desenvolvimentos, os modelos de memória não têm sido capazes de incorporar os mecanismos de monitorização da memória, ignorando inúmeros efeitos de supressão de memórias falsas encontrados na literatura sobre o paradigma DRM. Esta situação ocorre porque a monitorização simplesmente não é contemplada pelos modelos, e pelo facto de que medidas de memória populares como a Teoria de Detecção de Sinal são incapazes de distinguir entre a monitorização das memórias, e a força das memórias. Esta limitação resulta em modelos que não permitem a monitorização e consequentemente, a manifestação de reversões de resposta com uma acuidade acima do acaso. O programa experimental aqui estabelecido procura propor “novas” medidas de monitorização da memória, derivadas da Teoria de Detecção de Sinal Tipo-2, e através destas, identificar os diferentes componentes processuais subjacentes à monitorização da memória. A primeira experiência procura avaliar a acuidade metacognitiva dos indivíduos no paradigma DRM, e identificar os componentes processuais subjacentes desse desempenho. A segunda experiência procura testar a previsão dos modelos de memória em relação à monitorização, assumindo-se uma versão “relaxada” dos modelos, que assume a acumulação de evidências ao longo do tempo. As implicações dos estudos e medidas aqui propostas na investigação em memória de reconhecimento são discutidas.
Author: David Van der Kellen Mendes
Language: Portuguese
Subfield: Cognitive Neuroscience
Field: Neuroscience
Domain: Life Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W91575466
